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AI开始替人类调用AI!token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计,截至8月10日,Agent类token用量半年涨14倍,人类仅2.8倍。差距源于用法差异,虽智能体部分token计价低,但用量大仍烧钱。省钱关键在配套,且智能体任务验收缺人手。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法,少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈,传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法,具双阶段架构,优势多,实验显示其能在减少Token同时保持性能。
4.4w颗星!又一个CC Switch,几乎支持所有模型
Free CC(FCC)是本地 API 代理 + 协议转换层,能让客户端透明使用任意 OpenAI 兼容或专用上游模型,保留客户端能力。支持多提供商,架构分层、设计清晰,还有多种技术特性,文中给出安装、启动等步骤。
LLM后训练太烧钱?清华&腾讯有了破解法门:关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中,rollout预算易成瓶颈,且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架,将Agent轨迹视为树,分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点,实验显示其效果良好。
突发,打工版Claude 5来了!人人都能用
Anthropic推出Claude Sonnet 5,代号Fennec。它性能直逼旗舰Opus 4.8,即日起成所有Free和Pro用户默认模型,能自主规划等。价格有促销,虽tokenizer或使花销增加,但仍比Opus划算,防护能力也强。
堆了一仓库GPU,却生产不出专业智能?九章云极用AI工厂给出解答
企业接入通用大模型到业务系统,却发现它难以执行任务。九章云极在发布会上推出‘AI工厂’战略,通过训练工厂和Token工厂填平执行鸿沟,前者用强化学习造专业模型,后者让专业智能规模化流通。
最新!Karpathy:Vibe Coding只是抬高了地板,真正的战场在这里
Andrej Karpathy在AI Ascent 2026上与红杉合伙人对话,分享自提出“vibe coding”一年来的变化。谈到技术转变、Software 3.0、模型“锯齿状”特征等,还区分了vibe coding和agentic engineering,指出人类需保留品味、判断力等。
三年连下三癌,阿里AI跑通了多癌筛查
4月21日,阿里达摩院和广东省人民医院等机构研究登《肿瘤学年鉴》。其研发的AI模型DAMO COCA从平扫CT揪出5例漏诊肠癌,准确率超医生。此前,该团队已推出胰腺癌、胃癌筛查模型,跑通‘平扫CT+AI’多癌筛查路线。
天塌了,Pro用户用不了Claude Code,除非100美元买Max
Anthropic 悄悄修改价格页面,将 Claude Code 从 20 美元 Pro 套餐剔除,变为 100 美元 Max 套餐专属。开发者反应激烈,官方称是针对 2% 新用户的定价测试,OpenAI 借机拉踩,网友质疑,开发者开始物色下家。
Transformer与RNN合体,谷歌打下显存门槛,解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术,通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」,兼顾 Transformer 与 RNN 优势,能处理更长文本、降低推理资源门槛,实验显示有良好效果。