「Token级过滤」共找到 1551 篇相关文章
警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。
安全的下一个好赛道，非常值得研究
近几年机器人发展火爆，摩根士丹利预测到2050年产业规模或超5万亿美元。但机器人领域安全复杂，研究团队用CAI框架对三款消费级机器人渗透测试，揭示严重安全问题，且行业整体对安全无知。
OpenAI公告正经解释：为什么GPT-5.5爱说“哥布林”
OpenAI官网发公告回应GPT-5.5爱说“哥布林”问题。原来是对“书呆子”人格训练时，无意中对使用生物比喻的模型给予高奖励，导致“哥布林”表述扩散。之后移除相关奖励和过滤数据来解决。
大神卡帕西又一构想落地！Claude Code + Obsidian 爆火：创建你的「第二大脑」
2026年4月，Andrej Karpathy提出LLM Wiki，将LLM使用范式推向「知识生产系统」。6月27日，RGK用Claude Code + Obsidian构建“第二大脑系统”，解决记忆、上下文、执行问题，还引入反馈机制、优化Token成本。
一夜狂揽 6k Star，232 个 AI 专家，真疯了！
开源项目 `The Agency (agency-agents)` 增长惊人，单日获 6K+ Stars，十天新增 3.3 万+。它打包开源 232 个 AI Agent 角色、16 个部门，各 Agent 有完整“人格系统”，支持多种主流工具，不过 Token 消耗大。
MIT这篇RLM论文，给出了Scaling的另一种可能~
当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。
你奶奶也能看懂：DeepSeek-OCR的秘密。
本文介绍DeepSeek-OCR，它并非普通OCR工具，而是用“上下文光学压缩”将大量文本信息转为少量视觉Token。其架构含编码器和解码器，压缩效果惊人，重新定义AI“记忆”，或改变AI认知方式。
今年诺奖成果曾遭质疑无用，但华人团队用它研制了未来芯片的「钥匙」
2025年诺贝尔化学奖成果MOF曾因稳定性差、成本高，实际应用寥寥。如今，海外华人科研团队用其造出纳米级液体芯片，能执行逻辑运算，有记忆效应，成果发表在Science子刊。
60个量子比特顶百万倍内存：量子机器学习找到新的突破口
4月8日，加州理工学院等联合团队在arXiv发布论文，证明小型量子计算机处理部分机器学习任务时，可用指数级更少内存超越经典计算机。研究绕开QRAM，提出算法框架验证优势，但仍待真实硬件验证。
OpenClaw 闭门局：和 30 位创业者一起聊聊，真正值得关注的 Agent 生态位在哪？
OpenClaw带火了Agent，带来整个Agent生态重建机会。在第四期AI产品市集Meetup上，30多位创业者探讨创业机会，涉及Token消耗、支付、硬件、记忆等方面，还讨论了创业策略。