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谷歌月Tokens消耗量领跑全球了：1300000000000000（别数了是千万亿）

谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿，较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比，谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力，谷歌为行业树立新标杆。

大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。

AI生产力革命被困云端，本地智能体工作台XMO - AgentBox应运而生。它由杭州曦谋决策打造，集成DeepSeek模型，能处理复杂场景，有平台化能力、核心价值，适合专业人士，现可免费下载桌面版。

美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作，利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度，最长提前 15 天，测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。

YuLan-OneSim是大语言模型驱动的社会模拟器，能模拟人类社会行为。它可零代码构建场景，有50个默认场景，具分布式架构，支持10万智能体同场模拟，还推出AI社会研究员，自动完成社会科学研究流程。

北京时间昨日夜里，Anthropic 宣布对旗下 Claude Code 与 Claude Cowork 进行关键更新，AI 可直接操控电脑。同日 OpenClaw 也迎来重大更新，重构插件系统、升级模型等。二者更新引发关注，各有优劣。

这几天豆包工作推出独立应用，作者用两天后将其作为主力 Agent。它把模型能力和工具生态组合成工作系统，能拿齐信息、加工材料，产物可交下一步，还能跨端接力。

大模型生成学术论述，其引用验证成难题，尤其付费墙后论文难以核验。BIBAGENT突破此困境，不破解付费墙也能验证引文语义真伪，还构建MISCITEBENCH评测，表现优异，为科学写作补“可审计基础设施”。

吴恩达指出编程助手带来“产品管理瓶颈”，即决定构建什么成难题。具备用户同理心的产品经理很关键，可凭直觉决策。还介绍通过多种策略获取用户反馈，强调用数据构建用户心理模型做决策。

给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。