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ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
The Batch: 907 | 小而高效模型的“制作”方法
Mistral AI发布Ministral 3系列模型权重，结合剪枝与蒸馏技术，用级联蒸馏法构建。该系列参数规模有140亿、80亿和30亿，在部分测试中表现佳，训练成本低于传统方式。
低延迟、高吞吐，LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
从 Rule、Spec 到 Harness：AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验，指出试点易但推广难，瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径，各层前后相依，逐层收紧控制面，助AI在工程体系稳定交付。
拉响紧急警报后，奥特曼再遭暗讽：孤注一掷，或将死无全尸！
在纽约曼哈顿的峰会上，Anthropic的CEO Amodei预言AI将使50%初级白领岗位被取代，提出「企业 - 政府 - 社会」应对模型。他警告行业风险，暗讽OpenAI和奥特曼，还表示Anthropic走B端差异化路线。
奥特曼急了！OpenAI稳坐三年的王座，刚刚被Anthropic踹下去了
2026年5月Ramp数据显示，Anthropic企业市占率34.4%首超OpenAI的32.3%。Anthropic靠按量计费和AI Agent吸金，但也面临利益错配、体验下滑、成本上涨等问题，大模型竞争进入B端深水区。
Gemini进手机，Android翻身；Gemini进电脑，全网开喷！
谷歌在端侧AI大力尝试，在Android Show I/O Edition发布围绕Gemini Intelligence的新产品与功能，让AI进入系统基础体验。手机端Create My Widget功能亮眼，而Googlebook引发争议。同时苹果iOS 27也有Siri改造新消息。
长得好看又会「看脸色」，这家具身公司不卷「干活」卷「懂你」，天使轮再获数千万战略加注
2026年具身智能转向家庭场景，深穹星核认为面向C端核心是意图理解，推出VLIA模型。其与头部公司合作获意图数据，还与星闪联盟合作推动产品落地，有三层技术护城河，探索长期陪伴机制。
闲置手机装OpenClaw：三个不走寻常路的OpenClaw端侧部署项目
文章介绍了三个不走寻常路的OpenClaw端侧部署项目，如在25美元手机、5美元芯片运行OpenClaw，还有安卓手机变AI主机。展示新思路，也指出端侧部署有局限，云+端协同才是最佳。
构建 Agent Native 软件的完整技术指南
Dan Shipper 和 Claude 联合撰写构建 Agent 原生软件技术指南，总结如何重新思考软件架构，让 Agent 成软件一等公民。指南源于实战，介绍构建原则、方法、执行模式等，还提及产品影响、移动端挑战及应对。