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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。
Science重磅!新药发现提速千万倍,清华用AI把药物筛选变成向量检索
清华大学团队在《科学》发表DrugCLIP研究,将对比学习引入药物发现,把分子对接转为向量检索,使虚拟筛选速度提升千万倍,还构建全球首个全人类蛋白质组药物筛选数据库。
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。
干掉 .md?兜里 Token 不够,没法和 Karpathy 共情
近日,围绕‘Markdown 是否已过时’讨论升温。Theo Browne 视频阐述‘HTML 优于 Markdown’五大理由并分享实操技巧,虽指出 HTML 有费 Token、版本控制差问题,但仍倾向用 HTML,不过也有开发者质疑。
大模型被确诊「视觉文盲」!多校联合提出MILO,为它植入空间想象力
空间推理是多模态大语言模型(MLLMs)应用关键挑战,当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式,结合视觉生成反馈与语言调优,还构建GeoGen数据集,经五大任务验证其有效。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token,竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注,但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题,消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关,其目标函数存在长度和难度偏置,长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
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。
9.7K Star 把 AI 编码的 token 消耗砍了 16 倍
当前AI编码工具默认读取整个项目文件,token消耗高。code-review-graph项目用Tree-sitter解析代码库成图,追踪改动“爆炸半径”,平均省8.2倍token,技术轻量,还能做社区检测。它揭示AI编码瓶颈在信息输入质量。
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。