「成本降低」共找到 2045 篇相关文章
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。
二十年老牌 IDE 栽在 AI 上！JetBrains 被差评逼疯批量删除评论，用户怒打更多1星抗议
JetBrains 2023 年 12 月发布的 AI 助手插件下载超 2200 万次，但评分仅 2.3 分。该公司批量删负面评论引用户不满，其还存在安装难移除、体验差等问题。虽推出免费套餐和 Junie 智能体，仍面临成本和竞争压力。
独家 | 乐聚发布垂域具身模型：一倍工业提效，两项榜单第一
AI科技评论独家获悉，乐聚机器人将推出面向工业场景的“垂域具身智能模型”——KUAVO VLA，该模型用600+小时真机数据进行中训练，能提效且减少适配与训练成本，两项指标排名第一，利好二次开发者。
小米罗福莉：MiMo-V2.5如何做到又快又强又便宜？ | ICML 2026
2026年7月ICML大会上，小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路，从架构、训练、推理协同设计，实现“聪明、快速、便宜”，如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。
Copilot 创始工程师：大多数 AI 编码“就像开着法拉利去买牛奶一样
GitHub Copilot 创始工程师 Neel Sundaresan 正在构建 IBM Bob 智能编码工具，已有 8 万 IBM 开发者使用。他认为多数 AI 编码成本高，Bob 会按需调度模型。他还对智能体 AI 市场发表了看法，指出其有价值也有风险。
Thinking Machines首款产品重大更新：K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了
由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户，还可微调Kimi K2 Thinking，新增兼容OpenAI API接口，支持Qwen3 - VL视觉输入，降低模型训练门槛。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好？UDA：一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题，提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架，以无监督方式动态调整Elo评分，实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
从实验室到工厂：具身智能如何跨越商业化的“死亡谷”？｜甲子引力X
4月28日「AI共潮生——2025甲子引力X科技产业新风向」大会上，五位嘉宾围绕具身智能分享见解。当前行业处概念到商用过渡期，梅卡曼德邵天兰等四位机器人领军人物探讨商业化路径，指出需聚焦场景、降成本、强技术可靠性。
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。