浪费的原因很具体，AI应用从“对话”转向“执行”，这些计算资源流向了较贵的大型旗舰模型，Agent在复杂多轮任务中，历史文件、对话会不断累积，大量无用、冗余、过期的信息会不断产生并且重复计算，Token消耗因此指数级增长。也就是说，企业和开发者在用最贵的车跑最短的路。
就在刚刚，成立恰满一个月的阿里ATH（Alibaba Token Hub）事业群，发布全球首个主动式实时交互的世界模型产品。名也挺有趣的，叫HappyOyster（快乐生蚝）。HappyOyster搭载原生多模态架构，背后是支持多模态输入与音视频联合生成的流式生成世界模型，核心主打漫游（Wander）、导演（Direct）、创造（Create）、分享（Share）。
养虾已经成为我们团队的日常了，几乎人手都有一只🦞要养，不仅能实时抓取全网前沿 AI 资讯速递，还能干一些搬砖杂活。
这两天，一款名为Elephant（大象）的匿名模型，在OpenRouter上悄然亮相。上线不到48小时，这一模型已经冲到OpenRouter热榜（Trending）第一，目前调用量超过1850亿个token。
凌晨，英伟达CEO黄仁勋接受了知名科技主持人Dwarkesh Patel的专访，长达1小时45分钟。
我们发布了TokenDance 词元跳动，一站式大模型 API 调用平台。希望能够赋能更多观猹生态内的 AI 企业、OPC 开发者与 AI 爱好者，帮助 AI 时代的创造者们，省一些成本，多一些创造。
已经记不清这是第几次，有网友爆出来 Claude 降智了，思考深度下降 67%，Opus 幻觉加深。关键是能力变弱和可靠性降低的同时，我们的 Token 使用还增加了。 网友们在社交媒体上抱怨，「过去
2025年之前，想要证明自己混得好，大概得腕上戴块百达翡丽，车库里停辆库里南。但到了AI时代，硬通货变了：看你一年到底烧了多少Token。一年烧掉250亿个Token，有位25岁的韩国小伙子，成了全世界最能烧的人。
相信大家都能感觉到，进入2月以来，“上下文工程”、“Vibe Coding”的热度已经让位给了一个新名词："harness engineering"。
近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
