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VLA别再「走神」：即插即用提升视觉泛化，相对Pi0.5提升18%
至简动力、北大、港中文团队发现VLA模型深层动作预测对关键视觉区域依赖下降，提出DeepVision - VLA框架，在仿真和真实任务中效果显著，能有效提升视觉泛化能力。
英伟达改卖Token？黄仁勋GTC后发声：token就是AI新通货，值钱的不是算力，是“每度电的智商”
英伟达黄仁勋在采访中强调其是加速计算公司，非单纯 GPU 公司。他认为 AI 竞赛从拼算力变拼产出，token 是新通货，还阐述了 AI 瓶颈、架构发展、推理编程、CPU 角色等观点。
上下文窗口限制被打破：Subquadratic推出了一个1200万Token的窗口
2026 年前沿模型宣传至少 100 万 Token 上下文窗口，但利用不佳。Subquadratic 推出能处理 1200 万 Token 窗口的模型，称可绕过问题，还将推 5000 万窗口模型，其 SSA 架构有优势，基准测试成绩佳。
重新思考 AI TCO：为何每 Token 成本才是唯一重要的指标
在生成式与代理式AI时代，传统数据中心转变为AI Token工厂，企业评估AI基础设施时不应只关注算力成本、每美元FLOPS，而应重视每Token成本，它决定AI规模化盈利，NVIDIA在该指标上表现出色。
DeepSeek 硬核开源 DeepSeek-OCR-2！弃用 CLIP 改用 Qwen，创新视觉因果流！
昨天开源社区热闹非凡，Kimi 发布 K2.5，DeepSeek 则推出 DeepSeek - OCR - 2，用 LLM 架构替换传统 CLIP 视觉编码器。它核心创新是视觉因果流，能智能规划阅读路径，性能高效且全量开源。
腾讯太极团队实现DeepSeek模型业内H20最高性能15800+ tokens/s
腾讯太极团队揭秘实现DeepSeek模型15800+ tokens/s业内H20最高性能的方法，通过PD分离、多层MTP优化等全栈优化方法论，还介绍多机性能优化方案，后续预计性能突破20000 tokens/s。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了：1300000000000000（别数了是千万亿）
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿，较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比，谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力，谷歌为行业树立新标杆。
Token需求狂飙千倍，22亿热钱涌向这家AGI Infra头号玩家
在AI基础设施成风口的背景下，国内AGI Infra头部玩家无问芯穹获超7亿融资，其Token调用量爆发式增长。随着AI产业进入Agent阶段，传统架构难适配新需求，无问芯穹以中立定位成Token经济枢纽。
Qwen负责人转发2025宝藏论文，年底重读「视觉领域GPT时刻」
2025年末，Qwen大模型技术负责人林俊旸转发谷歌DeepMind入选ICCV 2025的论文，指出视觉领域“GPT时刻”要来了。研究用实验数据证明，视频模型正跳出任务专属局限，实现一个模型完成多视觉任务，推理过程还能被CoF“演”出来。
深刻理解Token：大语言模型（LLM）是如何看待这世界？
文章指出在大语言模型（LLM）中，Token是处理文本的基本单位。介绍了Token的概念、分词方法、向量化过程，还阐述了分词对模型性能的影响，如导致模型在数学、多语言处理上表现不佳等。