上篇我说，把AI装进自己电脑，每月能省下200块。有人私信我："200块？你不会是吹的吧？"今天这篇，我就把这笔账，一笔一笔摊开给你看。算完你会发现，200块还...

开发 AI 应用时，经常需要调用 OpenAI、Claude 等大语言模型的 API。但由于网络限制或管理需求，直接调用官方 API 可能不够方便。本文将介绍一...

如果你跟我一样，平时折腾独立产品、或者是 AI 方向的 OPC，相信你一定买了很多 Coding Plan、Token Plan 等各种 AI 资源。不论你是在...

过去一段时间，我们接触了大量正在推进 AI 落地的企业。大家的共识越来越清晰：AI 真的开始用起来了。

基于大语言模型的多智能体系统有一个问题就是所有智能体共享一个存储库。这样会限制着性能、可扩展性和多样性。

极长上下文会小幅拉高单 token 延迟：248K 上下文约 146ms/token，519K 上下文约 177ms/token；超长上下文优势是并发承载量与缓...

代码图谱的 token 节省不只体现在单次查询上，更重要的是减少了 Agent 的探索轮次。少一轮工具调用，就少一次 API 请求，就少一整个 context ...

根据 Google 的数据，3.6 Flash 在 Artificial Analysis Index 上平均少用 17% 的输出 token。在某些 Deep...

第 22 篇把 mini-batch、micro-batch 和 dynamic batch size 拆开了：算法窗口、GPU 执行切片、token 重新装箱...

故事的开始是这样的：有一次，我正在使用AI完成某个任务，突然提示，你的套餐用量已经消耗完了，此时，看着做到一半的任务，我却束手无策。

常规AI编码工具处理大型仓库时，会反复读取文件消耗大量上下文资源，这款MCP服务工具通过预构建代码知识图谱，把代码结构转为可快速查询的结构化数据，降低资源消耗，...

于是，这个项目诞生了。累计消耗了超过10亿token的算力，终于把一支完整设计团队的能力，浓缩进了一个Skill里。今天，它正式开源了。

会动手的智能体，正从「回答问题」走向「自主执行任务」；可控，才是它上岗的第一前提。

模型刚开始从实验室走向现实世界时，行业最先关心的就是 token 单价、API 费用、上下文长度、模型大小，以及谁能在相同预算下跑得更远。这个逻辑在 AI 早期...

计算机不认识文字，只认识数字。所以在模型处理任何文本之前，都要先经过一道分词（Tokenization）工序：把连续的文字切成一个个最小处理单元，这个单元就叫 ...

• 月之暗面发布Kimi K3，同期智谱AI年化收入（ARR）突破10亿美元，国产大模型商业化节奏明显加快。

用 == 比较两个 API Token，居然会让黑客在网络另一端逐位猜出你的正确凭证？这可不是危言耸听，而是安全领域里非常经典的侧信道时序攻击（Timing A...

Token需求爆发，推动AI一体机从交付设备转向交付产能。超聚变打通建设、提效、运营与应用闭环，让Token价值在业务一线兑现。

核心观察很简单：Transformer 里大部分 token 只关注自己附近的上下文，只有很少一部分 token 需要跨文档计算注意力。CacheBlend 只...