Claude Code唯一对手！？AI编程黑马AmpCode崛起的秘密：不设token上限，放手让AI自己死磕代码
Claude Code唯一对手！？AI编程黑马AmpCode崛起的秘密：不设token上限，放手让AI自己死磕代码近期，AI 编程领域又一匹 AI Coding 黑马正在快速崛起。
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8461 点击 2025-07-31 18:16
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近期，AI 编程领域又一匹 AI Coding 黑马正在快速崛起。
放眼当下，到底哪个芯片跑满血DeepSeek是最快的？ 答案很意外——不是你以为的英伟达，而是一家国产GPU。 因为现在它的速度，已经直接来到了100 tokens/s！
告别Next-token，现在模型微调阶段就能直接多token预测！
扩散语言模型（Diffusion-based LLMs，简称 dLLMs）以其并行解码、双向上下文建模、灵活插入masked token进行解码的特性，成为一个重要的发展方向。
大模型在潜空间中推理，带宽能达到普通（显式）思维链（CoT）的2700多倍？
最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
「Tokenization（分词）是 Transformer 模型为弥补自身缺陷不得不戴上的枷锁。」
2025年6月，AI 代码编辑器 Cursor 因定价模式调整引发广泛争议。原先的“按次计费”（per-request billing）改为基于 token 的“按量计费”（usage-based pricing），导致部分用户面临意外扣费，社区反馈强烈Cursor 于7月5日发布致歉声明，承诺退款并澄清新计费模式。
大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS 相比现有 OpenAI 的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过 38.97%，Tokens 的开销进一步降低 60.95%，一举登顶记忆管理的 SOTA 框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了 159%，相当震撼！
2017 年，一篇《Attention Is All You Need》论文成为 AI 发展的一个重要分水岭，其中提出的 Transformer 依然是现今主流语言模型的基础范式。尤其是在基于 Transformer 的语言模型的 Scaling Law 得到实验验证后，AI 领域的发展更是进入了快车道。