「token使用量」共找到 2407 篇相关文章
ICLR 2026史上最严新规：论文用LLM不报，直接拒稿！
ICLR 2026官方组委会发布「LLM使用新政」，规定用LLM写论文、审稿须明示，作者和审稿人对内容负全责，违规者直接拒稿。还举例说明LLM在不同场景使用的后果。
我做了 Claude Code 的Raycast ,Skills 1秒启动
作者因使用Claude Code的Skills功能繁琐，花一晚开发了SkillLauncher快速启动器。它有全局快捷键、智能搜索等功能，安装和使用简便，全开源，适合Claude Code重度用户。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
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。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
搞不懂Skills？看看Claude Code内部工程师们是怎么玩的
文章来自Anthropic的Claude Code团队工程师，介绍了Claude Code中Skills功能。阐述Skills定义、类型，给出制作技巧，如避免陈述显而易见内容、构建陷阱部分等，还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法。
清华Nature发布惊人结论：AI写论文3倍速，但科学边界被锁死
2026年1月，清华徐丰力、李勇教授联合芝加哥大学团队在《Nature》发文，分析4100余万篇论文发现，AI提升科学家个人生产力，但收缩科学探索集体疆域。团队提出「全流程科研智能体系统」破局。
破解MoE模型“规模越大，效率越低”困境！中科院自动化所提出新框架
大模型参数量飙升却陷入‘规模越大，效率越低’困境，中科院自动化所研究团队提出统一框架，直击MoE底层运作模式，让专家‘组队学习’，实现参数量、负载方差降低，达成三重优化。
狂涨20.8K star！GitHub 官方出品，强烈推荐！
介绍开源项目 `GitHub Desktop`，它基于Electron开发，用TypeScript编写并使用React框架，支持Windows和Mac，集成常用Git操作，有直观图形界面等特色，助开发者轻松使用Git，目前获20.8K star。
人形机器人七小龙：谁真能卖，谁在讲故事？
2026年人形机器人行业融资热度高，宇树科技等七家公司被称为“人形机器人七小龙”。它们估值超百亿，各有特色，但技术未达天花板，商业化路径不清晰，面临国内外竞争，2026年是行业分水岭。