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都标5美元，账单差三成！OpenAI高管：token从来没法直接比价
OpenAI Codex负责人Tibo指出，不同模型对同一段文字切分的token数不同，即便单token价格相同，最终账单也可能差异很大。他还提到，token无统一计量标准，跨厂商和新旧模型计数都难通用，真正重要的是每次成功结果的成本。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。
Harness Engineering: C 端 AIGC 内容生产自优化实践
文章介绍蚂蚁保保险快查深度解读页面生成系统（DIPG），它将Harness思想用于C端AIGC生产链路。DIPG采用‘离线生成+校验+刷入DB’模式，解决LLM实时生成时延和质量问题，还阐述多Agent协作、校验机制及回灌流程等。
三年时间市值翻了25倍，广告新巨头AppLovin任命了一名华人CTO
在Google和Meta“垄断”的广告领域，AppLovin成为新巨头。新任CTO葛小川分享工程数据，该公司基于机器学习的广告竞价系统日处理超1000亿次请求，核心工程团队不到100人。文章讲述其发展历程、技术突破及未来规划。
300个AI员工，跑满4000步不崩，Kimi新一代模型K2.6来了
月之暗面开源发布 Kimi K2.6 模型，在通用智能体、代码编写和视觉理解等综合能力上全面跃升。它在多项测试成绩领先，能连续工作13小时，还在全栈开发、多智能体协作等方面有出色表现。
Meta“Token榜”逼疯打工人，一夜烧掉公司几万刀！AI时代Token焦虑越来越离谱
据报道，Meta 公司内网出现 AI token 消费排行榜，追踪超 8.5 万员工 token 使用情况，过去 30 天消耗超 60 万亿 token。这反映“Token 最大化”文化，引发 token 消耗是否等同于生产力的争议。当前 Agent 系统高 token 消耗是补偿机制，应提升使用效率。
4步生图封神，GenEval从61%狂拉到92%，全面超越GPT-4o的TDM-R1模型来了
香港科技大学唐靖团队等提出全新通用强化学习框架 TDM - R1，仅 4 步采样就让组合式生成指标 GenEval 从 61% 升至 92%，超越 GPT - 4o。它解决少步扩散模型痛点，实现多方面性能提升，为少步生图发展带来新方向。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
CVPR 2026｜1分钟单图变4D视频！AI看图直接脑补物理规律
北京理工大学和理想汽车等团队提出全新框架PhysGM，引入DPO实现端到端快速前馈推理，能1分钟内将单图生成为4D动态视频，在速度和评价指标上超越主流模型，相关工作被CVPR 2026接收且代码已开源。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。