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大模型私有化火了：百万一台的一体机卖疯，最赚钱的一层却没人愿干
文章指出大模型私有化部署虽因合规、开源模型及国产算力发展而兴起，但利润结构呈哑铃状。算力层规模大但毛利低，模型层因开源难盈利，交付层最赚钱却因项目制难规模化，国际市场也类似。
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。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
开源的 skill 被抄了千赞，我用 Lovart 给自己做了个品牌！
作者开源剪辑 Agent 被抄赞多，决定为账号做品牌视觉。其非设计师，用 Lovart 改变与 AI 沟通方式，通过 Brand Kit、字体生成器等完成系列设计，还能导出 PSD，沉淀 Skill。
Meta 143亿挖角后的首个作品：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，在多领域有应用潜力。不过闭源引争议，且在部分领域有短板。
开源屠刀！400美元炼成「代码副脑」，硅谷天价模型成废铁
AI2开源Open Coding Agents，以最低数百美元算力成本，能训练贴合私有代码库的专属编程智能体。SERA-32B表现惊艳，其软验证生成技术降低成本，新代码易部署且兼容Claude Code。
马斯克死磕奥特曼：赔款我不要，但他必须离开OpenAI董事会
马斯克状告OpenAI，要求将奥特曼从董事会除名，不要赔偿，还让总裁交股权收益。OpenAI痛斥其诉讼是骚扰，双方矛盾激化。同时，马斯克牵手英特尔搞AI芯片项目，目标宏大。
10 万 Star 的反常识：AI 写代码的瓶颈从来不是代码本身
GitHub上的Superpowers开源项目，半年攒10.9万Star。它是AI编程工具的工作流操作系统，让AI像工程师工作，有面试需求、细化计划等流程，内置14个技能，安装简单，理念超前但也有局限。
程序员岗位暴增11%，华尔街研报击碎失业恐慌：你的饭碗比想象安全
一份‘AI末日论’报告引发华尔街恐慌，软件股市值蒸发超2000亿美元。Citadel Securities报告反驳，用数据表明软件工程师招聘增11%，失业率仅4.28%，指出AI普及慢且有物理边界，不是就业末日，能对冲经济下行。
OpenClaw 走红背后：Agent、AI Coding 与团队协作的新问题
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火背后的问题，如 Agent 能否进入研发流程、AI 写代码边界等。专家认为 OpenClaw 并非低门槛产品，AI Coding 需解决可控问题，团队落地要平衡 SPEC 和 Vibe 模式。