AI 需要整个互联网来学习，而人类只需要一个童年。人类在成年之前，所接触的语言、文本与符号，顶多只有几十亿 token，相差几个数量级。正是从这个问题出发，一家几乎没有产品、没有盈利、也不急于商业化的 AI 创业公司，从 GV、Sequoia 和 Index 拿到了 1.8 亿美元融资，并获得了 Andrej Karpathy 的公开力挺。
一觉醒来，我们看到了微软自研 AI 芯片的最新进展。 微软原定于 2025 年发布的下一代 AI 芯片 Maia 200，终于在今天问世！根据微软官方介绍，Maia 200 作为一款强大的 AI 推理加速器，旨在显著改善 AI token 生成的经济性。
近年来多模态大模型在视觉感知，长视频问答等方面涌现出了强劲的性能，但是这种跨模态融合也带来了巨大的计算成本。高分辨率图像和长视频会产生成千上万个视觉 token ，带来极高的显存占用和延迟，限制了模型的可扩展性和本地部署。
2025 年 6 月发售，累计销量超 12 万台，其中 12 月单月销量超 5 万台。单日 Token 消耗量已超百亿，在火山引擎 AI 硬件榜单中位列第一。在退货率普遍居高不下的硬件领域，净退货率保持在 10% 以下。
在当前的AI Research浪潮中，Autonomous Agents已经改变了我们获取信息的方式——从被动接收到主动检索。
在2026年的世界经济论坛上，微软 CEO 萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）与贝莱德 CEO 拉里·芬克（Larry Fink）进行了一场对话。
“全局交互” 几乎等同于 self-attention：每个 token 都能和所有 token 对话，效果强，但代价也直观 —— 复杂度随 token 数平方增长，分辨率一高就吃不消。现有方法大多从 “相似度匹配” 出发（attention），或从 “扩散 / 传导” 出发（热方程类方法）。但热方程本质上是一个强低通滤波器：随着传播时间增加，高频细节（边缘、纹理）会迅速消失，导致特征过平滑。
RAG与agent用到深水区，一定会遇到这个问题： 明明架构很完美，私有数据也做了接入，但项目上线三天，不但token账单爆了，模型输出结果也似乎总差点意思。
哈喽，大家好，我是刘小排。 使用Claude Code最大的痛点是什么？其实不是贵，而是封号。因为就算使用Claude Max Plan 每月$200美金，虽然看上去贵，但是一个月能轻松用上价值数千美金甚至上万美金的token，是很便宜的。
几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
