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100万亿Token看懵硅谷！全球一半算力写代码，另一半在「搞颜色」 ？
OpenRouter和a16z联合发布报告，基于100万亿Token实证数据揭秘2025年AI发展。开源模型流量占比达30%，推理模型成主流，编程和角色扮演是主要使用场景，亚洲付费使用量翻倍，中文成全球第二大交互语言。
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架，可集成到现有分割模型。
真正的一句话修图：Gemini 用香蕉模型给出了图像生成的分水岭
Google新模型Gemini 2.5 Flash Image可在AI Studio体验。它有多图融合、角色一致性等能力，能实现自然语言编辑图像，速度快、价格低、API可用，虽有中文体验等问题，但有望让AI视觉工具进入工程化时代。
火山引擎 veFuser：面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破，但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架，能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验，且未来会持续迭代。
这一年，DeepSeek消耗14万亿Token，编程仅占1/10，超一半用于角色扮演？
a16z和OpenRouter基于100万亿token研究揭示LLM使用情况：开源模型占三成市场，编程任务成刚需，角色扮演是金矿。还提到‘玻璃鞋效应’影响用户留存，市场分层为‘高端闭源+性价比开源’双轨制。
英伟达下一代GPU登场，Rubin CPX一次推理数百万Token，网友：这是头野兽
在周二的AI基础设施峰会上，英伟达宣布推出专为超100万token长上下文推理设计的Rubin CPX GPU。它将与其他产品组成新平台，性能卓越，还能复用现有平台，预计2026年底上市。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
最低仅需2G显存，谷歌开源端侧模型刷新竞技场纪录，原生支持图像视频
今天凌晨，谷歌官宣Gemma 3n，原生支持多模态。它在大模型竞技场超1300分，是首个超此分数的10B以下模型。其VRAM占用低，最低2GB，已在谷歌AI Studio等可用，还公开了技术细节。
仅用图像也能Think：Google等提出一种视觉规划的全新推理范式！
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式，通过纯视觉表示规划，独立于文本。还引入VPRL框架，用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务，VPRL表现最佳，显著优于其他方法。
刚刚，英伟达祭出下一代GPU！狂飙百万token巨兽，投1亿爆赚50亿
昨天，英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX，将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大，能带来高回报，可重写推理经济，还将得到英伟达全栈AI生态支持，预计2026年底可用。