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75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
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。
AI开始替人类调用AI！token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计，截至8月10日，Agent类token用量半年涨14倍，人类仅2.8倍。差距源于用法差异，虽智能体部分token计价低，但用量大仍烧钱。省钱关键在配套，且智能体任务验收缺人手。
国内首次！8.9毫秒推理速度破纪录，1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上，浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒，后者将推理成本降至1元/百万Token，解决了AI智能体速度与成本难题。
如果你的大学不提供 Token，应该立即退学
本文站在学生角度探讨 AI 时代大学生学习问题。认为高校在 AI 教育上滞后，不提供 Token 不合理。强调学生应善用 AI，具备问题意识、判断力和品味，还给出了使用 AI 的具体建议。
无限Token | 搭建一家Agent First公司（一）
作者从单兵模式转向搭建 Agent First 公司，认为无限 Token 是基础设施而非福利。介绍了 Agent First 工作方式，指出成本使人们不敢依赖 AI，给候选人配 Claude Max 降低使用门槛，还分享工作流搭建实例。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
省token神器3天狂揽4.1k星！19岁小哥开发，信息无损最高省87%
一款名为caveman的省Token神器在GitHub蹿红，3天揽4.1K星。它由19岁外国小哥开发，能让Agent表达更简洁，信息无损最高省87%。不过也存在争议，如节省的多为输出Token，强迫简洁或让模型变笨。
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。