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国内首次！8.9毫秒推理速度破纪录，1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上，浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒，后者将推理成本降至1元/百万Token，解决了AI智能体速度与成本难题。
如果你的大学不提供 Token，应该立即退学
本文站在学生角度探讨 AI 时代大学生学习问题。认为高校在 AI 教育上滞后，不提供 Token 不合理。强调学生应善用 AI，具备问题意识、判断力和品味，还给出了使用 AI 的具体建议。
无限Token | 搭建一家Agent First公司（一）
作者从单兵模式转向搭建 Agent First 公司，认为无限 Token 是基础设施而非福利。介绍了 Agent First 工作方式，指出成本使人们不敢依赖 AI，给候选人配 Claude Max 降低使用门槛，还分享工作流搭建实例。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
9.7K Star 把 AI 编码的 token 消耗砍了 16 倍
当前AI编码工具默认读取整个项目文件，token消耗高。code-review-graph项目用Tree-sitter解析代码库成图，追踪改动“爆炸半径”，平均省8.2倍token，技术轻量，还能做社区检测。它揭示AI编码瓶颈在信息输入质量。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
省token神器3天狂揽4.1k星！19岁小哥开发，信息无损最高省87%
一款名为caveman的省Token神器在GitHub蹿红，3天揽4.1K星。它由19岁外国小哥开发，能让Agent表达更简洁，信息无损最高省87%。不过也存在争议，如节省的多为输出Token，强迫简洁或让模型变笨。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
DeepSeek-V3.2被找出bug了：疯狂消耗token，答案还可能出错，研究人员：GRPO老问题没解决
DeepSeek-V3.2虽强且火爆，但被发现存在bug，即浪费token问题。研究者指出这源于GRPO算法的‘隐藏偏见’，虽修正了‘难度偏见’，但‘长度偏见’仍在，官方也承认token效率是挑战。
Token成本下降，订阅费却飞涨，AI公司怎么了？
文章指出，虽模型训练成本下降，但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境，如 Windsurf、Claude Code 等，还给出避免亏损的三条出路。