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「Tokens是胡扯」，Mamba作者抛出颠覆性观点，揭露Transformer深层缺陷
Mamba作者Albert Gu在博客中探讨状态空间模型（SSM）和Transformer权衡，抛出‘Tokens是胡扯’观点，揭露Transformer深层缺陷，如分词问题、处理噪声能力弱等，还分析两类模型特点及结合优势。
Snowflake 落地中国两年：迈向智能体企业时代，关键在上下文
本文是Snowflake入华两周年之际，在首次中国站Snowflake World Tour发布企业智能体战略的深度报道，核心提出企业AI落地关键在业务上下文，给出可落地的智能体企业架构，分享多家企业落地实践。
「上下文工程」 已经30岁了，而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0，剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年，是熵减少过程，旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线，每次技术突破引发三重连锁反应，当前人类正处通向3.0转折点。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
跟上 AI 的节奏：为演进式架构构建上下文存储库
本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中，AI前期提效但后期难题凸显，企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决，确保开发逻辑可控。
阿里AI重组：集团CEO吴泳铭亲征！「Token为王」全面决战ASI
阿里宣布成立全新的Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由CEO吴泳铭挂帅，收拢通义千问等团队。这标志阿里AI战略转向，告别技术至上，聚焦B端商业变现与算力应用，围绕Token构建工业化流水线。
Jev 的「百亿补贴」迷局：既然「极省」为何还要狂送 1.2 亿 Token？
主打省Token的AI模型Jev，近日大手笔向用户发放1.2亿Token额度，本文深入分析这一反常操作背后的商业布局，拆解其抢占Agent小决策判断节点的底层逻辑。
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。
从Token到词元：全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名，Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资，探索从语音到全模态的路径，成果颇丰且完成能力闭环，其发展受关注。