随着行业AI落地从零散的试点项目，全面迈入规模化、常态化的AI工厂量产阶段，开发者与企业的基础设施选型逻辑正在发生根本性变革。过往聚焦芯片峰值算力、硬件参数堆叠...

Anthropic 在 5 月底发布 Claude Opus 4.8 的时候，同步推出了 Claude Code 的 动态工作流 功能。

在这个框架下，过去看似完全不同的任务——例如分子描述生成、文本条件分子设计、蛋白 folding、inverse folding、蛋白序列-结构联合生成、分子-...

本文的核心判断是：agent RL 不能只保存最终回答文本，而必须坚持 token-in/token-out。训练系统需要的是 prompt token、ass...

i人的思考链路更长一句话背后是一整篇thinking有时甚至不想回顾上下文有时也会出现幻觉胡言乱语所以没开会员的就敷衍下行了

Superpowers 是一套技能和指令组合，遵循完整的软件开发方法论，适用于 Claude Code、Codex 等各种编码 Agent。6.0 版本经过 F...

第三，算成本。以Claude的pricing为例，input token的价格是3/M。一个SRE调试场景，压缩前后每次调用省了60,576个token，按每天...

想象一下，你让一个AI助手去一个海量视频库里，找出“一个穿深灰色T恤、在室内给一只黑色鞋子涂乳液的男人”，然后精确报出这个动作发生在视频的第几秒到第几秒。

想象一台机器：给它看一张图，它能猜出你大脑此刻的神经活动大概长什么样；反过来，只给它一段你的fMRI 信号，它能把你当时看到的画面和心里想到的那句话，都还原出来...

LLM 解码很慢，因为生成一个 token 需要每次都从 GPU 内存中加载全部模型权重。700 亿参数的模型意味着 140GB 权重，每一个 token 都要...

本以为他要吐槽扎克伯格管理水平不行，结果却话锋一转："现在大家都疯了一样在烧Token。"

除了 /usage，Claude Code 还有几个命令也能帮你盯着消耗，比如 /goal 不带参数可以看到当前任务跑了多少轮、花了多少 token，/work...

第三，长度偏置会更显性。compute_grpo_outcome_advantage()把 outcome reward 的相对 scalar 乘到每个 val...

官方 release notes 里给出的结果很直接：标准 eval 下 token 消耗大约降 50%，执行速度大约提升 2 倍。

很多人在使用大模型时有个根深蒂固的认知：“对话太长了，Token消耗太大，我新开一个窗口吧。”这个操作看似合理——清空历史=减少输入Token=省钱。但现实往往...

如果你正在频繁调用大模型API，你一定对“Token消耗”这件事又爱又恨——爱的是它让智能触手可及，恨的是它像水流一样悄无声息地溜走。

今天一早，我的微信技术群和几个核心开发者社区就彻底炸开了锅。所有人都在疯传同一张截图——2026年6月29日，DeepSeek 官方毫无预警地再次发布了全新的 ...