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DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人：百万 token 只是在贴胶带，AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展，认为当前范式是最终架构一部分，但持续学习等问题待解决，预计2030年左右实现AGI，还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容，并给创业者建议。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
按token 计费，真的合理吗？
马克斯·普朗克软件系统研究所论文揭露，同样文本可被切分成不同数量token，用户难以验证是否被多收费。研究团队开发算法展示服务商多收费手段，还指出按字符计费可解决问题，但需行业达成共识。
国产算力正在进入Token标准化时代
2026年6月17日，是石科技攒局国产异构算力创新发展论坛。其创始人闫博文认为国产算力瓶颈在工程化转化能力。是石科技正将异构算力转化为标准化Token生产能力，还启动B轮融资。
AI教父Geoffrey Hinton，全球第二个百万引用科学家！
AI教父Geoffrey Hinton论文被引数破百万，成全球第二人。其代表作如AlexNet、Deep Learning等影响深远，覆盖理论、技巧等层面，支撑大模型运行。他还称大模型是黑箱，领域待探索。
谷歌Gemini Diffusion：1500 token/秒，快如闪电！
谷歌DeepMind在I/O 2025上推出实验性模型Gemini Diffusion，将扩散技术用于文本生成。它每秒能生成约1500个token，比Gemini 2.0 Flash - Lite快5倍，具备高响应速度、文本连贯性等优势。
Claude Opus 5.5 浪费 token？这 4 步拦住它
本文分享网友总结的实用优化方法，针对Claude Opus 5.5浪费token的问题，给出4个可落地步骤，帮助降低大模型调用成本
并行革命，32倍吞吐量跃升！英伟达Helix架构突破百万Token推理瓶颈
英伟达推出受DNA结构启发的Helix并行技术，能解决大模型处理长任务时的卡顿问题，提升上下文长度、并发能力并降低响应延迟。不过也有人认为其技术与实用性有差距。
告别JSON冗余：TOON让Token成本降低30-60%
LLM交互用JSON有冗余，成本高、速度慢。TOON格式专为LLM优化，结合YAML和CSV特点，比JSON减少30 - 60%的token消耗，还介绍了特性、上手方法、集成实践和适用场景。
Yoshua Bengio，刚刚成为全球首个百万引用学者！
计算机科学家Yoshua Bengio成Google Scholar上首个引用超百万的人。他是深度学习“三巨头”之一，在“AI寒冬”坚守研究，成果显著。如今他担忧AI风险，积极推动伦理准则和监管。