「Token 工程」共找到 1340 篇相关文章
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method：如何把大模型系统提示词，变成一支“可复制的 AI 开发团队”？
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。
评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势
文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈，如语义膨胀、信息密度不均等；阐述Agent间协同结构演化，包括松耦合编排、语义协同等；还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。
OpenAI重回巅峰：GPT‑5.5全球SOTA，碾压Opus 4.7
OpenAI发布GPT - 5.5，定位为‘为真实工作而生的新一代智能’。它在编码、科研、办公等多领域表现出色，能力重心转向‘自主完成任务’，在多项评估中成绩优异，还能加速生物医学研究，且Token效率大幅提升。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
官宣！前 OpenAI 华人科学家姚顺雨加入腾讯，大模型“系统战”开启！
12月17日消息，前OpenAI科学家姚顺雨加盟腾讯，任首席AI科学家等职。他是AI Agent与大模型推理领军人物，其加入是腾讯AI补强。腾讯还新成立三部门，标志战略向系统化工程建设进阶，混元也有不错表现。
POF|清华大学张宇飞团队：采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战，数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用，验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力，证明其可用于真实工程流动问题。
Codex正式开放1M上下文！解除GPT-5.6 Sol封印，三行配置搞定
现在3行配置就能让GPT - 5.6 Sol封印解除，在Codex里用上1M上下文。不过有网友警告轻易别用，因超出默认窗口，模型消耗token速度会翻倍，且模型上下文利用能力会下降。此外，Codex确定会上Astra。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
告别「边画边说」：LatentMorph 开启视觉生成隐式潜空间推理新范式
现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。