50 台 DGX + 万亿 Token 补贴:上影与筷子科技打造专业级 AI 片场
50 台 DGX + 万亿 Token 补贴:上影与筷子科技打造专业级 AI 片场全球 AI 视频创作的注意力,全都被模型厂商以及少数 C 端产品所霸占。
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全球 AI 视频创作的注意力,全都被模型厂商以及少数 C 端产品所霸占。
当算力真正成为稀缺资源时,人们会发现,在任何一个机构里,往往只有几十名研究者贡献了大约80%的成果。真正昂贵的不是研究者本人,而是与他配套的算力。因此,如果拥有一定的Token预算,你要把它分配给谁,为什么。
本周五,AI 社区热烈讨论的是一个端侧大模型部署技术,它能让笔记本 RTX 4060 跑 Qwen 3.6-35B,桌面 RTX 5090 跑得起 DeepSeek-V4-Flash 284B。而且都是单卡,模型都是满血的。Codex 生产 trace 的中位 decode 速度是 33 token/s
这期节目的嘉宾黄东旭,就是Token Maxing热潮的亲历者。他曾经只用最前沿的模型,每天账单三四百美元。让他转变的,是前沿模型的智力碾压和中国开源模型们的崛起——Fable 5可以一句话终结Agent群的讨论,同时大量的日常任务可以做到“只烧电费,不烧Token”。他的结论是:不是前沿模型用不起,而是本地开源模型底座+前沿模型的搭配,成本可控,更具性价比。
8 月 19 日,WRC 2026 期间,由跨维智能主办的「物理 AI 引领者论坛」在北京举行。
同一段文字,扔给两个模型,一个切成766个token,另一个切成1170个。
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型已成为端到端自动驾驶的主流技术路线,但基于自回归(AR)解码的现有架构面临双重结构性瓶颈:其一,逐 Token 串行生成导致推理延迟随序列长度线性增长,严重制约实时部署;其二,训练阶段依赖真实前缀的 teacher forcing 机制,使模型在推理时暴露于自身生成的误差之上,引发长时序累积的曝光偏差(exposure bias)。
AI竞争的焦点,变了。
今年AI圈最贵的一笔中间商买卖,落槌了!
今日零时起,DeepSeek正式执行新版API价格,DeepSeek-V4-Flash和DeepSeek-V4-Pro两款主力模型首次采用峰谷定价,闲时价格统一为高峰时段的一半。此次调整同步抬高了两款模型的基础价格。DeepSeek-V4-Flash高峰时段每百万Tokens缓存命中输入、缓存未命中输入和输出价格分别为0.1元、3元和9元,闲时分别降至0.05元、1.5元和4.5元。