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Switch的救世主是老黄！？
Switch2发售，其内置图形API NVN2亮相。NVN2让Switch2表现更优，应对3A大作轻松。NVN2背后是任天堂与英伟达十年合作，NVN去除通用功能减少开销，NVN2增加新特性让画面更精致。
我国的智算中心布局
结合民生证券报告和AIDC调研纪要，分析我国数据中心市场。全球数据中心建设将增长，新增容量约85%投向智算中心。中国智算中心大头在中西部，还介绍了国内投资主体格局。
华为AI芯片来时的路
文章围绕华为AI芯片发展展开，提及方兴东《昇腾崛起》记录其历程。从战略觉醒到技术研发、应对制裁，华为历经曲折，如提出“韬定律”，发布多款芯片，在逆境中构建生态、拓展市场，展现强大实力与坚韧。
AI 真的太贵了
国内AI套餐价格高、额度低，用户体验不佳。多数国产模型开源，不存在资源问题，但厂商毛利率高达90%。高价阻碍应用层发展，AI应降低价格，让更多人用起来，提升社会生产力。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
高效Agents的尽头是，Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题，很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例，介绍了Harness架构，包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等，还提及安全架构、多模型路由等内容。
智能体时代的人月神话
作者 Wes McKinney 因 AI 打乱睡眠作息，在工程师圈子热烈讨论人类技术优势。他开发 RoboRev 工具，结合《人月神话》探讨软件工程未来，指出智能体虽提升生产力，但面临本质复杂性、范围蔓延等问题，设计与品味仍至关重要。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
The Batch: 899 | 更划算的推理
研究人员提出 Delethink 强化学习方法，训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量，以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线，且缓解计算成本限制，为长上下文推理提供路径。