「token表示」共找到 933 篇相关文章
人类下一个奇点，超级智能时代
OpenAI联合创始人Sam Altman在博客《温和的奇点》中表示，人类已越过技术转折点，迈向数字超级智能时代。他预测2025 - 2027年将有系列智能成果出现，到2030年代智力和能源将丰富，虽有挑战但前景乐观。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
“AGI 五年内或将实现”：AI 教父 Bengio 呼吁中美达成共识，警惕 AI 沦为人类武器
AI 教父 Yoshua Bengio 在 2025 北京智源大会表示，AI 完成任务时长每七个月减半，约五年后或达人类水平，AGI 或将到来。他呼吁中美达成共识，警惕 AI 沦为武器，还提出构建“Scientist AI”等观点。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。
OpenClaw 背后核心框架 Pi：好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架，系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等，在 Terminal Bench 2.0 排名靠前，GitHub 星数超 24000。
对话ACE Studio：做AI音乐、月收入200万美元，我们选了一条和Suno截然不同的路
ACE Studio 切入 AI 音乐市场，与 Suno 路径不同，从专业用户入手，月收入达 200 万美元。其模型轻且快，还自建专家模型矩阵。商业模式采用开源免费吸引用户，闭源变现。认为 AI 音乐个性化是关键，未来将改变音乐产业。
Agent Team 实践与架构设计：在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa，探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则，如跨Agent通信、状态外置等，还阐述了各设计要点及示例，强调系统可演进性。
面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。