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AI 写代码太烧钱了：Copilot、Claude 一起涨价，不如把程序员请回来？
GitHub和Anthropic几乎同时宣布调整AI写代码的计费模式，引发AI写代码成本是否会超雇程序员的讨论。AI公司前期以低价或免费扩张，如今将成本转嫁用户，但浪费严重，临界点临近。
顶级商战往往采用最朴素的方式：你叫「微软」，我叫「巨硬」
2026决战前夜，AI成抢夺电力与地皮的「物理战争」。谷歌要5年内算力拉升1000倍，抠能效；马斯克自建电厂、买仓库，手搓算力中心，还在名字上挑衅微软，不过也引发环保抗议。
8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。
Claude推出多智能体代码审查系统：Anthropic内部同款，接管PR深度抓Bug
Anthropic为Claude Code引入代码审查系统，复刻内部审查机制，调度多智能体揪深层Bug。该功能面向团队和企业版用户预览，审查更彻底，虽成本高但有效提升审查质量，还能自定义规则、管控成本。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
重磅！DeepSeek R1论文经过同行评议登上Nature封面，梁文锋作为通讯作者再次创造历史
DeepSeek R1论文《DeepSeek - R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》登上Nature封面，梁文锋为通讯作者。它是首个经同行评议的有全球影响力的LLM，训练成本低，创新使用‘纯粹强化学习’方法，启发众多研究。
真正面向大模型的AI Infra，必须同时懂模型、系统、产业｜商汤大装置宣善明@MEET2026
商汤大装置副总裁宣善明在MEET2026大会分享进展，强调大模型时代AI Infra要解决算力高效支撑问题。商汤战略“1+X”，大装置有优势，算电协同成果好，还推动国产化适配，产业落地成果多。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
刚刚！Sam Altman官宣GPT-5今夏登场：超级智能更为重要
在OpenAI官方播客节目中，Sam Altman透露GPT-5今夏或登场，还探讨AGI定义、“星际之门”算力项目、AI硬件等。如模型命名或改，算力项目解决瓶颈，重视超级智能等。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。