「成本控制」共找到 1906 篇相关文章
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
可灵2.5 Turbo太凶残：30%成本暴降+效果飞跃，生成体操动作可去参赛
快手推出可灵2.5 Turbo视频生成模型，在力量感、滞空感和物理感知上进步明显。官方称其在文本响应、动态效果等维度效果提升，高品质模式成本降30%。不过，它在物理认知方面仍有欠缺。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
让VLA真正跑上机器人：北大团队开源Jetson-PI，Jetson Orin控制频率提升8.66倍
文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案，从异步推理算法等三层面优化，在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍，推动具身智能向工业应用跃迁。
MiniMax M2.5：230B参数仅激活10B，开源模型首次逼近Claude Sonnet，成本仅十分之一
MiniMax推出新一代开源模型M2.5，官方称其为‘为现实世界生产力设计的开源前沿模型’。性能逼近Claude Opus 4.6，采用混合专家架构，成本低。已在内部大规模部署，定位为‘AI员工’。
CVPR 2026 | 让AI视频不再「串戏」：免训练精准控制多段动作，SwitchCraft一招破解逻辑崩坏
随着文本到视频扩散模型发展，AI视频生成有进展，但开源模型处理多事件提示词时存在技术瓶颈。西湖大学团队提出免训练框架SwitchCraft，引入注意力控制机制，入选CVPR 2026，代码已开源。
幻觉率降 27%、成本忽略不计：GPT-5.3 与 Gemini 新品对今年AI走向释放什么信号？
3月3日，OpenAI和Google几乎同时发布新模型，OpenAI推出GPT - 5.3 Instant，主打日常对话顺畅；Google发布Gemini 3.1 Flash - Lite，强调规模化智能。二者不追高端能力，分别从成本和体验着手，反映AI竞争重心转移。
仅需一行代码AI智商飙升成本反降！Claude推出军师模式：最强模型opus只做幕后大脑
Anthropic在Claude平台实装军师策略，让Opus模型后台当军师，轻量级模型当执行者。仅改一行代码就能实现，成本低且能提升智商，已开启Beta测试，还给出使用步骤。