GPT-5系统提示词被曝，足足15000 tokens！
GPT-5系统提示词被曝，足足15000 tokens！疑似GPT-5的系统提示词，在GitHub上被曝光了！我们把这份系统提示词里的关键指令梳理成了一个 「用户可见效果 ↔ 内部要求」对照表，大家可以对比看一下
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8582 点击 2025-08-25 09:26
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疑似GPT-5的系统提示词，在GitHub上被曝光了！我们把这份系统提示词里的关键指令梳理成了一个 「用户可见效果 ↔ 内部要求」对照表，大家可以对比看一下
DeepConf由Meta AI与加州大学圣地亚哥分校提出，核心思路是让大模型在推理过程中实时监控置信度，低置信度路径被动态淘汰，高置信度路径则加权投票，从而兼顾准确率与效率。在AIME 2025上，它首次让开源模型无需外部工具便实现99.9%正确率，同时削减85%生成token。
大模型再强，也躲不过上下文限制的「蕉绿」！MIT等团队推出的一套组合拳——TIM和TIMRUN，轻松突破token天花板，让8b小模型也能实现大杀四方。
众所周知，前不久 Anthropic 宣布对用户实行每周速率限制。其中，在解释原因时，Anthropic 提到“虽然 Pro 和 Max 套餐提供了充足的 Claude 访问权限，但一些高级用户却全天候不间断地运行 Claude，消耗的资源远远超出了正常使用量。一位用户在 200 美元的套餐中消耗了数万个模型使用量。”
近年来，扩散大语言模型（Diffusion Large Language Models, dLLMs）正迅速崭露头角，成为文本生成领域的一股新势力。与传统自回归（Autoregressive, AR）模型从左到右逐字生成不同，dLLM 依托迭代去噪的生成机制，不仅能够一次性生成多个 token，还能在对话、推理、创作等任务中展现出独特的优势。
没等到Deepseek R2，DeepSeek悄悄更新了V 3.1。官方群放出的消息就提了一点，上下文长度拓展至128K。128K也是GPT-4o这一代模型的处理Token的长度。因此一开始，鲸哥以为从V3升级到V 3.1，以为是不大的升级，鲸哥体验下来还有惊喜。
英伟达发布全新架构9B模型，以Mamba-Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3-8B并在数学、代码、推理与长上下文任务中表现持平或更优。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
AI领域一度陷入“上下文窗口”的军备竞赛，从几千token扩展到数百万token。这相当于给了AI一个巨大的图书馆。但这些“百万上下文”的顶级模型，它究竟是真的“理解”了，还是只是一个更会“背书”的复读机？
Token危机真的要解除了吗？ 最新研究发现，在token数量受限的情况下，扩散语言模型的数据潜力可达自回归模型的三倍多。