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刚刚，清华团队养出了一只「龙虾老师」！教育版OpenClaw震撼开源
清华教育学院与计算机系联合团队开源多智能体AI课堂OpenMAIC。它能一键生成交互式课程，AI老师语音授课、AI同学互动。经两年真实课堂验证，支持主流大模型，有望成教育版ClawHub。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。
通用的dLLM开发框架，让BERT掌握扩散式对话
扩散式语言模型（DLM）因缺乏易用框架和训练成本高受限。伯克利与UIUC团队基于dLLM框架，让BERT学会对话，证明‘离散扩散 + 轻量级指令微调’可赋予BERT强生成能力，还开源全流程代码。
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。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
2亿枚AI芯片大爆发，人类最大基建集体开工！
全球投入使用的AI芯片总算力相当于约2000万枚英伟达H100芯片，预计到2028年底达2亿枚。数据中心进入百万级算力时代，投入资金巨大。算力提升使模型和Agent能力增强，AI还参与自身研发优化。
谷歌Ironwood架构TPU v7：用AI造AI，撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood，由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准，挑战英伟达芯片地位，展现AI算力竞争新趋势。
清华深研院等开源GUAVA：单图0.1秒出3D形象，打破数字人天花板
清华深研院和国际数字经济研究院的中国团队开源GUAVA，单图0.1秒就能生成3D形象，在速度、效果和成本上远超传统数字人制作流程。它结合EHM模型和3D高斯泼溅技术，有诸多应用场景。
Token 降价的尽头，是一度电的账
AI进入算账阶段，Token成本成系统工程。优刻得董事长季昕华认为Token终局是电力，降本需选好数据中心、用国内模型等。企业要解决AI投入产出衡量问题，Token需求会持续增长，优刻得定位中立服务平台。
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。