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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。
xAI 新模型 Grok 4 Fast 卷疯了!少用 40% token 还能追平 Grok 4,限定范围可直接免费用
近日,马斯克旗下 xAI 推出新 AI 模型 Grok 4 Fast,将非推理与推理能力整合,少用 40% token 追平 Grok 4,运行成本降 98%。它有 200 万 token 窗口,多平台可用,部分范围免费。
别再给AI送钱:10款开源工具省80%Claude Code Token,大项目直接砍49倍
使用Claude Code等AI编码工具常遇额度用完、账单超预期问题,80%钱浪费在冗余输出等。社区博主整理10款开源工具,适配主流AI编码工具,最高能将大项目Token消耗砍到1/49,还介绍省Token习惯及互助项目。
快慢思考不用二选一!华为开源7B模型实现自由切,精度不变思维链减近50%
华为发布openPangu-Embedded-7B-v1.1,参数7B却有双重“思维引擎”。采用渐进式微调策略和快慢思考自适应模式,可自由切换快慢思考,在多评测中精度提升,思维链减近50%。还推出openPangu-Embedded-1B小模型。
腾讯发布SpecExit算法,无损压缩端到端加速2.5倍!解决大模型长思考效率难题
腾讯发布 SpecExit 算法,将思考早停与投机采样融合,利用轻量级草稿模型预测“退出信号”,在不引入额外探测开销的前提下,实现动态、可靠的思考早停,在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍,准确性和推理效率得到双重保障。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起,LLM用于推荐系统遇瓶颈,当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’,用7B模型实现推荐系统升级,使广告收入暴涨4.1%。
“你以为买的是 DeepSeek Flash,到手可能是 1.5 bit 缩水版”:Pi 核心贡献者谈 AI Token 黑箱
Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 与 Modem 联合创始人 Ben Vinegar 播客对谈指出,当前 AI token 市场不透明,模型公司或失控。如买 token 像买成分不明商品,模型训练目标不明,且 Agent 行为边界在扩展,问责制缺失。
Skills驱动推理新范式,清华&北大:Token立省59%,准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高,但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架,将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片,在推理时检索注入,实现更少Token、更高准确率。
推理“刹不住车”?新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考,已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强,但出现过度思考问题,如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning(SBT)框架,能让模型适时终止推理,在多数据集测试中效果显著。