「性能成本平衡」共找到 3298 篇相关文章
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
OpenClaw爆火，暴露12类致命隐患！MCP协议安全基准发布 | ICLR
OpenClaw等开源AI Agent项目爆火，MCP协议拓宽其能力也增大攻击面。北京邮电大学团队推出MSB安全基准，揭示MCP各阶段攻击有效，性能强的模型更易受攻击，还提出NRP指标平衡安全与实用性。
中国 AI 正处于反超美国的前夜
2025下半年中美AI圈有新现象，一是认可中国AI崛起或反超，如海外企业用通义千问，MiniMax开源模型编程能力强；二是资本豪赌与泡沫风险加剧。中国AI成本低、性能优、ROI高，MiniMax或成中国版OpenAI。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
比Claude效果更好、且便宜近 100 倍？xAI祭出“白菜价”AI编码模型掀桌子！网友：便宜没好货
xAI 推出编码助手模型 Grok Code Fast 1，采用新架构，有强大全栈开发能力。价格低，在性能与成本间取得平衡。用户评价不一，它在日常开发场景性价比高，与其他竞品各有优势。
关于GPT-5 API
文章虽指出GPT - 5未达AGI，先前宣传过度，但亮点颇多。介绍了三个模型定位、输入输出、价格速率等差异，还提及新参数和功能，如`reasoning.effort`、`verbosity`等，新特性助开发者平衡成本、速度和效果。
硅谷大佬带头弃用 OpenAI、“倒戈”Kimi K2！直呼“太便宜了”，白宫首位 AI 主管也劝不住
硅谷正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且成本低。节目中还探讨中美开源模型现状等。