英伟达，亲手打破了自己的天花板！刚刚，Blackwell单用户每秒突破了1000个token，在Llama 4 Maverick模型上，再次创下了AI推理的世界纪录。在官博中，团队放出了不少绝密武器。
谷歌又放新大招了，将图像生成常用的“扩散技术”引入语言模型，12秒能生成1万tokens。
在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。
自回归（AR）范式凭借将语言转化为离散 token 的核心技术，在大语言模型领域大获成功 —— 从 GPT-3 到 GPT-4o，「next-token prediction」以简单粗暴的因果建模横扫语言领域。
搞RAG开发，一个被普遍忽视却又至关重要的痛点是：如何避免Token分块带来的语义割裂问题。SAT模型通过神经网络驱动的智能分段技术，巧妙解决了这一难题。它不是RAG的替代，而是RAG的强力前置增强层，通过确保每个文本块的语义完整性，显著降低下游生成的幻觉风险。
随着生成式人工智能技术的飞速发展，合成数据正日益成为大模型训练的重要组成部分。未来的 GPT 系列语言模型不可避免地将依赖于由人工数据和合成数据混合构成的大规模语料。
AI 产品的付费模式，尤其是 Agent 产品，传统的付费模式已经不再适用了，不管是 token 量还是席位模式。
在视觉语言模型（Vision-Language Models，VLMs）取得突破性进展的当下，长视频理解的挑战显得愈发重要。以标准 24 帧率的标清视频为例，仅需数分钟即可产生逾百万的视觉 token，这已远超主流大语言模型 4K-128K 的上下文处理极限。
怎么老是你？？？（How old are you）尤其是最近Meta FAIR研究员朱泽园分享了他们《Physics of Language Models》项目的系列新进展后，有网友发现，其中提到的3-token因果卷积相关内容，沙哥等又早在三年前就有相关研究。这是最近网友不断对着Transformer八子之一的Noam Shazeer（为方便阅读，我们称他为沙哥）发出的灵魂疑问。
Mixture-of-Experts（MoE）在推理时仅激活每个 token 所需的一小部分专家，凭借其稀疏激活的特点，已成为当前 LLM 中的主流架构。然而，MoE 虽然显著降低了推理时的计算量，但整体参数规模依然大于同等性能的 Dense 模型，因此在显存资源极为受限的端侧部署场景中，仍然面临较大挑战。
