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DeepSeek深夜炸场，开源了一个新项目&论文，V4打前站？
凌晨，DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力，在多方面实验表现出色，如推理任务增幅大于知识任务，还分析了其机理和系统效率。
黄仁勋要发Token当工资！硅谷兴起刷量大赛，一人一周烧掉33个维基百科
硅谷兴起Tokenmaxxing（Token刷量大赛），AI公司追踪员工token消耗，招聘、考核都与token相关。风投者费用半年内从月付200美元涨至年烧10万。黄仁勋提议用token作薪酬，同时也有对刷量竞赛的质疑。
AI Agent平台Sedai获2000万美元融资，主打云优化
AI Agent平台Sedai获2000万美元B轮融资，由AVP领投。它聚焦云优化，用智能体取代人工运维，节省成本。产品应用广泛，核心能力突出，2024年收入增长7倍，计划扩平台、引新功能、扩市场团队。
前Meta工程师爆料：17人团队15个H-1B！一夜之间80%对手没了？
美国政府将H - 1B申请费用门槛提至10万美元，引发各方讨论。黄仁勋、奥特曼等支持，也有人认为会打击美国创业企业。此新规或重塑全球人才格局，让其他地区有机会吸纳人才。
摩根士丹利如何攻克编程界的“最头疼问题”
金融巨头摩根士丹利开发AI工具DevGen.AI，将旧代码转现代语言，此难题通用工具难解决。该工具今年审阅900万行旧代码，节省28万小时。虽有局限，但降低对旧语言开发者依赖，且不会减少人才需求。
分享2个模型省钱大法
文章分享两个大模型API省钱技巧。一是文本转截图，适用于输入长输出短、费用花在输入token的任务；二是音频加速识别，OpenAI语音识别模型Whisper按音频时长收费，加速音频可省钱，还可包装成API服务盈利。
吃灰 AI 眼镜爆改“交警 Copilot”，函数计算AgentRun 实操记录
作者将吃灰的Meta Ray - ban眼镜爆改成“交警Copilot”，介绍了“端 - 管 - 云”协同框架，分享客户端与服务端开发过程。还探讨用Agent架构和FaaS的原因，指出其在应对需求变化、节省成本等方面优势，最后提及项目待优化处。
Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
刚刚，阿里发布最强推理模型Qwen3-2507，用疯狂一周暴击美国AI行动计划！
美国发布AI行动计划，欲成“世界AI冠军”，但阿里在7月22 - 25日三连发，推出Qwen3 - 235B非思考版本、Qwen3 - Coder、Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507推理模型，冲击美国计划。千问3在多领域表现出色，不过也有使用费用等小问题。
面向 SGLang 的 Profile Analysis SKILL：3 张表定位 Kernel Fuse 和 Overlap 机会
文章介绍了面向SGLang的Profile Analysis SKILL，其工作流统一，输出3张表定位Kernel Fuse和Overlap机会，支持多种分析方式和模型。还给出Qwen/Qwen3.5 - 4B和openai/gpt - oss - 20b的分析结果，并表明该SKILL能节省token、缩短工期，作者厌恶Torch Compile。