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Agent 形态一天一个样,Infra 到底该为谁而建?
过去一年,Agent 应用形态多变,但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为,Agent Infra 重要性待显,当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
ACL 2026|答得更准还写得更短?华为泰勒实验室提出SHAPE,给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE,给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步,能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示,它提升准确率、降低 token 消耗,还解决了推理坍缩等问题。
微软深夜发布SambaY架构,Phi-4min加速10倍推理
微软基于Phi-4-mini版本,针对特定推理任务微调出Phi-4-mini-Flash-Reasoning 3B模型,将其扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构,支持64K token上下文长度,运行快10倍,有诸多优点。
GPT-5.4一周狂赚10亿美元ARR!一句嗨烧掉80刀,效率却飙升32倍
OpenAI总裁披露,GPT - 5.4上线一周,每天处理约5万亿token,带来10亿美元年化净新增收入。它成本和token消耗量高,但效率提升32倍。作为“大一统”模型,它智能水平出色,原生支持电脑操作。
来了,DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目,该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上,将‘冗余专家’看成带容量边的图,每批解一次线性规划,实现 token 重新路由,单节点 100µs 级求解。
GPT-5.6泄露了!
GPT-5.6泄露,150万Token+神级极简UI下月上线。它在前端有质变,能生成高质量UI,上下文窗口达1.5M tokens。OpenAI采取双版本策略,6月还将迎来Anthropic、Google等模型混战,模型迭代周期也在缩短。
人民想念DeepSeek
文章探讨AI时代Token相关问题。指出其消耗大、价格贵,存储价格上涨使Token降价缺杠杆,虽模型能力提升、MFU优化可降本,但传导到C端取决于商业考量。还回顾大模型价格战,介绍本地部署及芯片创新方案。
谷歌:全栈AI之王
随着Gemini 3模型与第七代TPU的发布,谷歌打破OpenAI与英伟达主导的市场叙事。其全栈AI战略从底层基础设施到用户产品全覆盖,TPU进化、软硬件契合,吸引大客户,C端产品成发展引擎。
RAG新王:AccurateRAG屠榜SOTA
大模型记不住私有或实时信息,RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案,有 4 个模块化组件,在 6 个数据集上刷新 SOTA,解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。
曾经的“芯片之王”,如今在哪里?
文章探讨曾经芯片霸主Intel现状,分析其面临困境。虽有技术能力,但在财务、文化、客户关系等方面存在问题,还错失移动芯片代工与AI芯片发展机会。美国政府对其股权投资,引发市场机制与战略考量的讨论。