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Token洪流的转向：当AI Agent成为Token消耗的主宰，什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移，AI Agent成Token消耗主宰，大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求，还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势，它获2025年度相关卓越奖。
警钟敲响！Hinton 最新万字演讲：怒怼乔姆斯基、定义“不朽计算”、揭示人类唯一生路
Hinton在演讲中提出“凡人计算”概念，指出生物智能会随肉体消亡，而AI软件与硬件解耦可“不朽”，还怒怼乔姆斯基，认为大语言模型理解语言方式与人类相似，且数字计算在知识共享上远超生物计算。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算（HPC）在大模型时代的重要性，以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术，陈文光、翟季冬等助力大模型训练，武永卫团队优化推理，张悠慧探索类脑计算。
谷歌Gemini 3.1新模型深夜掀桌, 每秒狂飙363 token! 1/4价格暴击Claude
谷歌深夜推出Gemini 3.1 Flash-Lite，输出速度363 token/s，价格仅0.25美元/百万Token，跑分碾压GPT-5 mini和Claude 4.5 Haiku。开发者可通过Google AI Studio体验，企业用户可通过Vertex AI接入。
黄仁勋要发Token当工资！硅谷兴起刷量大赛，一人一周烧掉33个维基百科
硅谷兴起Tokenmaxxing（Token刷量大赛），AI公司追踪员工token消耗，招聘、考核都与token相关。风投者费用半年内从月付200美元涨至年烧10万。黄仁勋提议用token作薪酬，同时也有对刷量竞赛的质疑。
Token 降价的尽头，是一度电的账
AI进入算账阶段，Token成本成系统工程。优刻得董事长季昕华认为Token终局是电力，降本需选好数据中心、用国内模型等。企业要解决AI投入产出衡量问题，Token需求会持续增长，优刻得定位中立服务平台。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。
刚刚，北京建了一座AI工厂：目标10万P算力，日产10万亿Token！
九章云极在2026全球智算科技峰会发布AI工厂战略，含训练和Token工厂，目标10万P算力、日产10万亿Token。用DCU度量投入，Token度量产出，重构智能生产与交付体系，适配不同企业需求。
为什么你的 AI Coding 账单越涨越快？十个节约 Token 的工程办法。
文章指出今年大模型Token账单涨得快，尤其AI编程重度用户。从工程角度总结降低Token消耗的方法，如上下文清场、代码导航等，还分析AI Coding的Token变贵原因及各方法适用边界。