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黄仁勋，开启智元（Token）时代
全球大模型进入千万亿智元（Token）时代，OpenRouter年化智元用量突破一千万亿，对应推理支出约10亿美元。黄仁勋在GTC大会提出「智元（Token）经济学」，智元成AI时代核心经济标尺，重塑产业规则。
发 token 当工资？工程师不只拿现金和期权，开始按 token 分身价了
硅谷正用 token 吸引人才，国内也有类似趋势。AI 使用成本渐成人力成本关键，token 对应算力争夺，其价格上涨，大厂还想将 token 变成新价值单位，引发质疑。
硅谷60万亿终极野心！AI取代所有人类工作，拿走全部工资！
斯坦福访问学者文章指出，硅谷终极野心是用AI和机器人取代所有人工作并拿走工资。Mechanize公司公开喊出愿景，还算出潜在市场规模达60万亿美元。诸多科技大佬预言AI将大规模取代人类劳动，技术也在飞速进步。
Agent 基建不是设计出来的，是被 Kimi K3 和一堆应用公司卷出来的
文章以 Kimi K3 模型及相关 agent 产品为例，讲述 TiDB 作为基建服务商，满足 AI 团队需求形成 Agent Stack。还指出 Agent 时代基建难题、数据库使用变化，以及创业团队做 Agent 业务的三个判断。
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt（7700+ star），把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制，还有SkillOpt - Sleep预览功能，让Skill文档可系统化训练。
谷歌技术报告披露大模型能耗：响应一次相当于微波炉叮一秒
大模型耗电舆论高，谷歌用数据还击。谷歌首席科学家称Gemini能耗低于预期，一年间能耗降至1/33，碳排放降至1/44。谷歌用更全面指标计算能耗，还从多方面优化使Gemini能耗降低。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
特朗普按下「创世纪」核按钮，AI曼哈顿计划正式启动！
2025年11月24日，特朗普正式签署「创世纪计划」，被比作AI版「曼哈顿计划」。由美国能源部牵头，整合资源打造「美国科学与安全平台」，剑指六大领域，要求9个月内构建AI科研闭环。