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重新思考 AI TCO：为何每 Token 成本才是唯一重要的指标

在生成式与代理式AI时代，传统数据中心转变为AI Token工厂，企业评估AI基础设施时不应只关注算力成本、每美元FLOPS，而应重视每Token成本，它决定AI规模化盈利，NVIDIA在该指标上表现出色。

RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。

腾讯混元团队开源仅3B参数的HiVG，它是面向SVG生成的层次化分词框架，减少63.8% token数量，多项指标超越GPT-5.2等闭源模型及8B级开源模型，还在人类评测中表现出色。

中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。

1月29日谷歌发布Project Genie，上线不到24小时人们就用它创作作品。受其影响，Take - Two、Roblox、Unity等游戏巨头股价跳水，市值合计缩水约195亿美元。不过目前它生成的‘游戏’问题多，难取代游戏开发者。

谷歌 DeepMind 推出 Gemini Robotics On-Device，这是视觉 - 语言 - 行动基础模型，可在机器人硬件本地运行，低延迟且能针对特定任务微调。它是 Gemini Robotics 家族最新迭代，还发布相关基准测试。模型待广泛可用，SDK 可在 GitHub 找到。

弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。

谷歌 Nano Banana 被网友玩出花样，背后是巧妙提示词的功劳。刚刚谷歌官方公布了该模型六个文本转图像提示，可进行文本生成图像等操作，还给出对应提示模板，不过使用中也存在一些问题。

昆仑万维技术发布周推出Skywork Deep Research Agent v2。它整合多模态检索理解和跨模态生成能力，有信息检索、小红书Agent等功能，Office Agent也有升级，还新增积分预估等特性，邀测后将全量开放。

上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。