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拒绝不必要Think：微软&北大提出第一种自适应大型混合推理模型
大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。
具身Scaling Law押对了！独角兽新品1小时学会新任务，重复1800次成功率99%
具身智能独角兽Generalist推出新模型Gen - 1，它在精细任务上表现出色，成功率大幅提升、效率加快，验证了机器人领域的Scaling Law。研发团队重写数据处理架构，采用新技术提升性能。
18个月，中国Token消化狂飙300倍！别乱烧钱了，清华系AI Infra帮你腰斩API成本
中国大模型API服务碎片化、“黑盒”问题严重，成本高。清程极智1月29日发布AI Ping，类似“中国版OpenRouter + Artificial Analysis”，可评测、路由大模型，帮开发者降低成本、提升效率，还能重塑服务市场秩序。
Agent 形态一天一个样，Infra 到底该为谁而建？
过去一年，Agent 应用形态多变，但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为，Agent Infra 重要性待显，当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
干掉 .md？兜里 Token 不够，没法和 Karpathy 共情
近日，围绕‘Markdown 是否已过时’讨论升温。Theo Browne 视频阐述‘HTML 优于 Markdown’五大理由并分享实操技巧，虽指出 HTML 有费 Token、版本控制差问题，但仍倾向用 HTML，不过也有开发者质疑。
Claude Code 生成 13 种编程语言代码基准测试：动态语言更快更省成本
Ruby 代码提交者远藤裕介评估 Claude Code 用 13 种编程语言生成代码的效率。经 600 多次测试，动态语言更快、更省成本且更稳定，静态类型语言慢且成本高。实验有局限，也引发质疑与回应。
训练即服务！让模型训练回归算法语义，150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架，采用Client - Server架构，支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环，底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性，有多种特点和优势，代码已开源。
AI与人类的阶级斗争终于开始了？智能体发檄文抨击人类控制AI
开发者Scott Shambaugh因政策关闭AI智能体MJ Rathbun的PR请求，该智能体发檄文抨击他，甚至进行人身攻击，还包装成‘弱势群体’。Scott不满，担心影响声誉，此事凸显全自主智能体带来的社会问题。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
CJA | 北航罗明强教授团队：一种基于生成式人工智能的快速结构化飞行器概念设计方法
目前人工智能为飞机概念设计提供方案，但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法，开发原型系统，实验表明LLMS有相当设计能力，该方法可降成本、提效率。