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The Batch: 943｜液体和气体如何运动
传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵，基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus，可模拟流体运动，开源且在多方面表现出色，有望加速多领域模拟工作。
就是阻击OpenAI，Claude抢先数十分钟发布Claude Opus 4.1
就在Sam Altman官宣两个开源推理模型前半小时，Anthropic抢先发布新模型Claude Opus 4.1。该模型能力提升，适用多平台，定价公布，企业用户反馈良好，还提供混合推理模式，不过订阅费遭吐槽。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
Claude Code与Codex六大组件拆解
文章指出如今如GPT - 5.6等模型的裸能力相近，但装进Claude Code 或 Codex CLI 后表现差距大，原因在于Agent Harness。它将编码智能体拆解为六个核心组件，详细阐述各组件作用与意义。
RunAnywhere：简单几步让AI应用跑在手机上
介绍能在手机本地运行的大模型项目RunAnywhere，它让开发者在iPhone 16 Pro Max部署Llama 3.2 3B模型。AI处理本地化，用React Native和RunAnywhere SDK，支持多模型，有多种功能，优势明显。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
AI进化时间表已现！LLM每7个月能力翻倍，2030年职场不复存在？
LLM正飞速进化，METR研究发现其智能每7个月翻番。到2030年，一个模型几小时就能完成人类工程师数月的工作。该研究提出“任务完成时间视野”指标衡量模型能力，不同模型表现差异大。
中国 AI 投资人：练习时长两年半
文章是对多家投资机构的访谈，探讨AI投资与创业趋势。涉及Manus成功经验、DeepSeek影响、模型公司前景、应用机会等，还谈及创业者应对策略、投资策略变化及行业未来思考。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
用AI“打开”金融市场黑盒：微软亚洲研究院如何构建订单级仿真引擎
在大模型与智能 Agent 崛起的时代，金融行业变革不断。微软亚洲研究院刘炜清在 AICon 大会分享，团队构建金融基座模型与 Agent 流程，实现高保真市场模拟与决策优化，还介绍了相关平台和模型构建应用。