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警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单

一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。

本文为《2025年度盘点与趋势洞察》系列内容，传神语联创始人何恩培认为通用大模型微调成行业模型是伪命题。他表示孪生智能体能砍70%线下复诊工作，还分享了医疗AI发展、中医和西医落地方向及突破方向等见解。

Cursor 2.0正式发布，搭载自研大模型Composer。它30秒完成复杂任务，比同行快400%，每秒生成250个tokens。还带来原生浏览器工具等新功能，基于强化学习，但模型底子透明度遭质疑。

文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。

作者黄东旭指出Infra软件主要使用者正从开发者转向AI Agent，以TiDB Cloud为例说明趋势已现。他探讨如何做AI Agent喜欢的基础软件，从心智模型、接口设计、必要特征、商业模式等方面给出建议。

7月23日，“AI大神”李沐开源音频基础模型Higgs Audio v2，构建于Llama - 3.2 - 3B之上，预训练数据丰富。该模型在多个测评中成绩领先，有多种能力，李沐介绍其技术及训练方法。

2024年以来，大模型在推理任务上进展显著，得益于RLVR方法，但面临“熵困境”。研究团队提出选择性熵正则化方法（SIREN），通过三重机制精准调控探索行为，实验证明其能提升模型推理成绩。

机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。

MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。