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“烧掉94亿个OpenAI Token后，这些经验帮我们省了43%的成本！”

作者以月耗94亿OpenAI Token实战经历，分享优化成本经验，如选对模型、用提示词缓存、设账单预警等，降低成本43%，不过网友对此有不同看法。

Skills爆火之际，云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端，在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架，开源且成本低，或助力开源模型弯道超车。

作者给智谱新开源的GLM - 4.7布置调研2025年Agent赛道企业的任务，结果令人震撼。该模型进化显著，能整理详细企业信息，还能生成高审美PPT。国内有不少特色AI落地企业。

文章指出AI正以极快速度改变世界，趋势已成。探讨软件业从以应用为中心到以模型为中心的变革，还将阐述从以应用为入口到以AI为入口、AI巨头发展方向及未来展望等内容。

优步在Uber Eats推荐系统引入实时用户信号与Listwise排序法，用实时信号处理层替换早期特征流水线，还引入Listwise排序优化候选餐厅排序，降低特征漂移，保障系统性能。

OpenClaw开源引发全民养虾热潮，但多数数据跑在大厂云上。面壁智能推出EdgeClaw Box，适配多款硬件，有本地模型，能断网干活，具安全机制，省钱且技能丰富，还与OpenClaw互补。

彩云科技与北邮联合提出多路动态稠密连接（MUDD）替代残差连接，提升Transformer跨层信息传递效率。实验显示，采用该架构的模型性能显著提升，论文等均已公开。

脸谱心智（FaceMind）虽未关停「叠叠社」AI 应用，但开始押注底层世界模型研究。其论文提出 Looped World Models，带来 100× 参数效率提升，强调 AI 可靠更深内部推演获得能力，指出只做应用不够。

文章指出AI时代信息不再稀缺，获取成本趋近于零，差距源于脑中的“解码与决策系统”，并将该系统拆解为解码、决策、执行三层，分析每层造成差距的原因。

上海人工智能实验室等团队针对图像编辑AI提出问题，推出RISE任务及配套评测基准RISEBench。测试九个视觉编辑模型，结果显示当前模型完成复杂指令能力欠缺，闭源与开源差距大。