「关键token检测」共找到 1813 篇相关文章
AI 已能写 80% 代码，但 Agent 也有致命短板！OpenAI Codex 技术总监：问错了，比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹，分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成，但关键部分需人类把控，提出正确问题能力更重要，编程智能体执行将更多迁移到云端。
面向 SGLang 的 Profile Analysis SKILL：3 张表定位 Kernel Fuse 和 Overlap 机会
文章介绍了面向SGLang的Profile Analysis SKILL，其工作流统一，输出3张表定位Kernel Fuse和Overlap机会，支持多种分析方式和模型。还给出Qwen/Qwen3.5 - 4B和openai/gpt - oss - 20b的分析结果，并表明该SKILL能节省token、缩短工期，作者厌恶Torch Compile。
大基金或将领投DeepSeek？算力拐点将至
5月6日报道国家大基金正洽谈领投DeepSeek首轮融资，估值约450亿美元。大基金此前未公开投资大模型公司，此次若落地是从“半导体硬件”向“AI应用端”延伸。2025年是中国AI芯片出货量关键年份，DeepSeek-V4发布，多家国产芯片品牌完成适配，但国产芯片仍面临性能、软件生态等挑战。
图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
AI 写代码太烧钱了：Copilot、Claude 一起涨价，不如把程序员请回来？
GitHub和Anthropic几乎同时宣布调整AI写代码的计费模式，引发AI写代码成本是否会超雇程序员的讨论。AI公司前期以低价或免费扩张，如今将成本转嫁用户，但浪费严重，临界点临近。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
创业者闭门探讨：Make for Agent ，其实还是 Make for Human
极客公园组织「Make for Agent」主题闭门 Meetup，探讨 Agent 产品做法。交流聚焦 Agent IM、身份、人类介入、商业模式等问题，指出 Agent 需责任型通信、独立身份，产品设计要兼顾人和 Agent 需求，核心是责任设计。
LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
Agentic-Native 增长：Zilliz 如何用 AI Agent 支撑超线性业务扩张｜AICon 深圳
2026年AICon深圳站8月21 - 22日举办，聚焦多关键方向，邀50+头部企业专家。Zilliz联合创始人郭人通将分享用AI Agent支撑业务扩张，介绍落地案例、关键实践及对数据基建新要求。