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吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
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