40亿token打造AI督学官，长期记忆实现精准辅导_IT互联网

1. 今天看了梁文峰的四小时投资人会议实录，再联想起这几天KimiK3的横空出世，基本上对于东大这边AI路径有一个比较清晰的路径：1.就是用有限的算力资源，打造出无限接近顶级的大模型；2.直接开源，用极致低的成本打开应用的通道，封死烧了大量资金老美几个巨头的商用路径；3.逼迫老美的头部公司继续烧钱迭代，继续讲未来的故事，听众（投资方）信任度下降；4.大模型和算力是可以跨区域存在的，也就是基于“好用”且便宜的大模型打底，再用东大的电力做保障，直接把token干成白菜价，供给全球需求；5.中美AI竞争出现一种不对称的形态，估计老美会难受一些。

2. 美团 LongCat-2.0！万亿开源模型，100万上下文，AI 成本杀手！全国产算力训推，深度实测 | 零度解说

3. 别小看一个体育赛事，它可能比很多科技大会更能说明未来。科技大会可以展示产品，但世界杯能够验证产品。因为这里没有彩排，没有演示模式，所有技术都必须面对真实用户的考验。 15.84万亿Token背后，并不是一台超级电脑，而是遍布全球的算力网络不断协同工作。从赛事直播到AI翻译，从短视频自动生成到智能推荐，每一次操作背后都是模型在高速计算。很多人觉得AI离自己很远，其实每天刷到的内容、收到的推荐、看到的直播体验，都已经和AI密不可分。世界杯只是把这种变化放大，让更多人第一次直观感受到人工智能到底能承担多大的工作量。未来的大型赛事，也许不会再讨论有没有AI，而是讨论AI是否足够优秀。因为它已经成为赛事体验的一部分，就像网络、电力一样重要。所以，这15.84万亿Token不仅代表技术进步，也代表一个新时代已经到来。当AI开始支撑全球最大的体育赛事，它距离改变更多行业，还有多远呢？ #世界杯日均消耗15.84万亿Token#

4. #智能AI从卷具身到卷生活#2026世界人工智能大会重磅看点，吉利联合生态伙伴发布全新超级Eva，加速物理AI实车落地。全新Step端云模型赋予智能体更强场景理解与响应能力，搭配吉利自研WAM世界行为模型，超级Eva突破行业普遍的基础语音座舱局限，达成舱驾一体化智能体验。不同于只会对话的传统车机，它兼具行车操控、生活服务双重能力，完成从基础具身交互到全场景生活服务的跨越。吉利表示后续将持续深化生态协同，迭代车载大模型与具身智能，依托全域AI 2.0体系，持续拓展汽车智能出行的全新可能。

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9. 我花过很多钱，买过很多大模型套餐：比如GTP5.5、Qwen3.6、cluade4.8、GLM5.5这些大模型套餐，但用着用着就限流了。卢松松最近不是在用AI做网站吗?摸索出了一些心得：我一开始还以为，是AI太费钱了，后来我专门研究了一下，发现还真不是。很多Token，其实是我自己浪费掉的。为什么?因为我说话，太中国人了。以前我给一个指令后会说："帮我改一下。"改哪?AI不知道。或者跟AI说："感觉差点意思。"差哪点?不知道。"再或者："你看着办吧。"AI心里估计都崩溃了，它只能开始猜。猜我想要什么，猜我喜欢什么风格，猜我到底满不满意。它每猜一次，都要多生成很多Token。后来我换了一种说法，我直接告诉它：模仿谁，多少字，什么风格，哪些不要，HTML代码直接定位。结果发现，不仅回答更准，Token还省了一大截，限流的情况越来越少了。今天我突然觉得，这事挺有意思的：中国人平时说话，就“喜欢留半句”。很多时候，我们把这套为人处世的方式用到了AI身上，这就导致白白消耗了大量token。可AI真不懂，你越含蓄，它越费Token。所以有时候，不是AI太笨，而是我们说话太委婉了。

10. #零态洞察百态##Kimi回应马斯克可能超越Kimi##Kimi称欢迎马斯克加入#7月16日，月之暗面发布新一代开源大模型Kimi K3，参数规模2.8万亿，原生支持视觉理解，拥有100万token上下文窗口，登顶AI编程榜单首位。发布当天，特斯拉CEO马斯克在相关评测报道下留言“令人印象深刻（Impressive）”。这是他继2026年3月点赞Kimi技术报告后，第二次对该团队公开表达认可。次日，马斯克通过社交平台透露，旗下xAI正在训练的2万亿参数新模型Grok 4.6将于下周完成初步训练，称其“可能超越Kimi”。Kimi官方对此回应：欢迎马斯克加入“2万亿+俱乐部”。（来源：北京日报）北京日报的微博视频

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12. Kimi回应马斯克隔空宣战，月之暗面深夜把Kimi K3悄悄挂上官网，2.8万亿参数全球最大开源模型，没开发布会没预告，直接炸了。马斯克先点赞说"impressive"，转头就宣布xAI新模型下周训练完，"可能超越Kimi"。Kimi回应很漂亮，四个字：欢迎加入2万亿+俱乐部。说实话谁赢谁不重要，重要的是中国AI已经不是跟在后面追的角色了。从DeepSeek到Kimi，每一步都在改写游戏规则。

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15. 看完梁文锋为数不多的实录，四个小时的闭门会议，谈到了几个判断：1、像视频、3D、世界模型和智能上限无关，不是公司主线。现在唯一主线是 AGI 研发。他认为语言、逻辑推理、自主学习才是通用智能根基，视觉生成类应用只是表层交互功能，投入大量资源会分散AGI研发算力与人力。现在所有商业化产品、对外服务都只是研发过程中自然诞生的副产物。所以现在布局 C 端、B 端产品不属于收益最大化阶段，没必要投入大量人力精力。等到底层模型站在技术高位后，做应用产品属于降维打击，难度就极低。他坚持一个想法是克制是换取AGI落地概率的核心战略。因为人的资源、算力资源存在上限，什么都做，只会导致所有方向浅尝辄止。所以要懂得主动舍弃短期收益，集中全部力量攻坚终极目标。2、AI核心短板是持续学习能力。现阶段重心会放在 Coding Agent。国内市场环境下，通用 Agent 优先级最高，金融、医疗等垂直领域智能体延后布局。因为现有模型无法脱离完整上下文自主吸收新知识，难以持续进化，这是当前AI无法替代人类工作的关键。持续学习突破后的连锁效应是渐进式奇点到来，模型具备自主迭代能力，可以独立研发更前沿的AI体系，反向加速整个 AI 行业研发进度。走完这个阶段，才会冲击具身智能。智能发展终点大概率是具身智能。人类本质需求不是文本工具，而是可以替代人力的实体智能载体。所以自研模型首要服务公司内部研发工作，而非对外售卖。自用能够最快验证缺陷、迭代技术，也是通往AGI效率最高的路径。3、极低欲望的商业化策略，商业化仅作为配套。DS 定价逻辑只追求合理利润，拒绝利润最大化。作为创业公司，必须把算力效率、成本控制放在首位。商业化永远不是核心目标，现在距离全面转型商业化还有极遥远的周期。即便未来AI市场出现海量商机，也不会执着于抢占先发席位。其次利润不都属于大模型厂商。因为大模型技术门槛会逐步抹平，算力、架构效率带来的成本差异是长期壁垒，AI这个产业体量极大，头部厂商无法独占收益。4、从开源角度看，毫无保留，和利益不冲突。现在对外开源的模型版本，和自身云端部署商用版本完全一致，不会阉割。也不存在同行竞争焦虑。因为中小企业没有完整的全链路研发资源，大型互联网企业组织架构笨重，很难复刻DeepSeek完整研发体系，拒绝主动与大厂、中小模型厂商为敌。5、不会做超级 App。公司不去追逐 C 端流量红利。因为消费级应用只是短期红利，AGI 的长期价值远高于 To C 业务，分散精力会得不偿失。6、中美没有人才差距，差距集中在算力资源。Anthropic 现阶段数据超越 OpenAI 只是阶段性现象，长期来看 OpenAI 与谷歌会交替领跑，不存在永久一家独大的局面。两国差距核心集中在算力资源层面，人才储备几乎持平，都属于同一梯队。国内人才短缺只是阶段性问题，历史上从来没有长期紧缺单一类型人才的情况。团队目标是依靠架构优化，仅消耗少量算力，把中美技术差距缩短至3-6个月。7、模型公司的核心竞争。核心三要素是成本、迭代时间、用户体验。成本是最核心壁垒，同等效果下更低的使用成本会形成长期优势，其次技术迭代节奏，数月的差距会拉开行业地位。用户体验存在用户粘性，但不属于不可替代的核心壁垒。现在国内通用大模型创业公司数量过多，大量企业研发方向同质化，算力、人才资源被分散消耗。行业后续必然经历市场收敛，只是需要时间。

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18. #DeepSeek为什么坚持开源#开源和闭源首先是一个商业选择，并不是说开源就比闭源高尚，最后还是要看这家公司给社会创造的价值。当然，开源能够让更多的小组织参与其中，降低参与门槛，对社会是有帮助的，这是毋庸置疑的。此外，开源也能够反向促进大模型的进步，更多的人使用就会有更多的数据，而高质量数据对于大模型是非常重要的。#老张聊科技# deepseek为什么坚持开源

19. 时隔 1 年零 5 个月，又一个中国模型震惊全球#KimiK3 #月之暗面 #Deepseek #国产大模型 #人工智能

20. 近期支付宝上线智能体阿宝，微信也即将推出自家智能体，这类跨平台AI联动虽然极大便利了用户，但数据隐私保护也成了大众关注的核心问题。OPPO高管在采访解答了这个问题！当下OPPO手机与外部第三方智能体，主要通过A2A（智能体对智能体）协议完成对接。这套交互机制从底层隔绝外部智能体直接调取手机本地敏感数据；但凡智能体需要调用权限、获取隐私信息，尤其是涉及资金交易类操作，每一步都必须经过用户主动授权、确认才能执行。在数据存储策略上，OPPO遵循数据本地留存原则，尽可能将关键信息保存在手机终端，从源头降低数据泄露风险；同时手机终端、云端同步配套多层安全防护机制。无论AI运算在手机终端完成，还是上传云端、联动第三方智能体协作，整套体系都能最大限度守护用户隐私与信息安全。

21. #DeepSeek为什么坚持开源#过去很多人认为AI竞争就是拼算力、拼资金。但大模型真正落地，还需要大量行业场景验证。开源最大的意义，就是让AI从实验室走向更多真实场景。开发者可以基于模型做应用，企业可以根据需求进行优化，最终形成一个不断成长的生态。DeepSeek选择开源，本质上是在押注未来AI生态的竞争。

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24. 继 DeepSeek，我国又一家 AI 公司正在使用国产芯片。彭博爆料称，GLM 的智谱，已完成一座全部采用国产芯片的大型数据中心建设，为了摆脱英伟达芯片依赖。这座 1 GW 的数据中心已开始投入运营，主要用于训练最新的 GLM 大模型。华为仍是芯片主要设计商。

25. #AI算命个人数据意识#我觉得Ai算命准是必然的，我们每天和AI Agent 交流这么多，输送那么多信息给到它，比如工作、兴趣、消费习惯、性格、情绪，甚至一些连身边人都不知道的事。而给它的权限也越来越大，比如日历、邮件、照片、健康数据，久而久之，它建立的用户画像自然就越完整，对我们自然也就越来越了解了。其实与其说它是在“算命”，不如说它是在根据我们的历史数据、行为模式和表达习惯做预测。你觉得它说中了，本质上是因为它掌握的信息足够多。这个没什么奇怪的。但是这里必然也会牵扯出隐私这个问题，我觉得隐私问题在这个Ai时代真的是不可避免的，就看我们怎么去看待这个问题了。至于算命不管去路边的大师，还是现在的Ai，我从来不会让他们帮我算，因为这里面有玄学的成分在，很多事情说不清楚，而且还会有心理暗示，所以我还是更喜欢走一步看一步，把精力放在自己能决定、能改变的事情上。

26. AI 成本下降，AI 花费会不降反升。因为AI 变便宜之后，一定会被用得更多。道理很简单：成本降下来了，你就能负担得起以前根本不敢想的场景。写更多代码，review 更多 bug，做更细致的安全审查，甚至对以前根本处理不了的大数据集跑 agent。这些事情以前不是不想做，是算不过账来。现在账算得过来了，需求自然就涌出来了。所以你会发现一个很有意思的规律：未来一切能降低 token 成本的技术、架构、优化手段，最终都会反过来推高推理需求的总量。成本降一半，用量可能涨三倍。省下来的钱不会躺在那里，会被花到更多新场景里去。这也解释了一个很多人想不通的问题：开源模型的商业模式为什么在 AI 这个领域能成立？因为几乎没有人真的把模型跑在自己的设备上。大家都跑在云端，跑在基础设施上。模型本身可以开源，但你用模型的时候，还是得买算力、买推理服务。做基础设施的厂商，正好赶上了这波需求爆发的好时候。#科技先锋官##How I AI#

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30. #Kimi称欢迎马斯克加入#现在大模型竞争早就不只是拼参数量了，比的是谁能把长上下文和视觉能力真正落地到实际场景里。马斯克把Kimi设为超越目标，反而证明国产AI已经成了国际巨头眼里的硬骨头。不过超越靠嘴说没用，还是等Grok 4.6真跑出来跑个分再说吧，别到时候又延期了。

31. 当下车载AI行业普遍存在的落地难题。很多车载产品将研发重心放在算力、模型参数层面，部分功能仅能在展会演示，很难适配日常用车场景，传统车载语音大多只能执行开窗、放歌等简单指令，难以识别用户模糊化表达，座舱与智驾系统也容易出现割裂问题。而本届上海世界人工智能大会，吉利亮相的超级Eva，是不同于传统语音助手的智能体。吉利依靠自研WAM世界行为模型，携手阶跃星辰端云大模型落地完整舱驾融合方案。超级Eva打通整车底层架构，语音即可完成变道、自动泊车操作，依托自研语音大模型读懂用户情绪与潜在需求。一站式规划多目的地行程、预订票务，模糊描述检索歌曲、行车语音下单饮品等生活化场景都能流畅运行。这款智能体现已搭载在五十余万台量产车辆，可落地的真实用车体验正成为行业发展趋势，成熟的舱驾融合技术，也逐步成为消费者选购新能源车重要的参考维度。#智能AI从卷具身到卷生活#， @吉利超级Eva 机智小恩恩的微博视频

32. 密集上新周期拆解大模型宣传套路：厂商集体卷代码榜单只是营销手段，专项刷分数据无法代表日常使用效果。别被发布会纸面数据误导，带你看清通用 AI 行业隐藏现状。#AI创造营##大模型##科技先锋官##Kimi称欢迎马斯克加入# 种斌Marco的微博视频

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37. #我的首张AI权益信用卡# 如今招商银行推出搭载 Token让我们从生活上获得不论是工作上，娱乐上，都能得到更好的效果，若拥有更多Token，让AI成为全能成长助手很多时候我们使用AI时，总会被Token额度限制。Token就像是AI的工作额度，额度不足时，AI无法处理长篇内容、不能进行多轮深度对话，复杂的任务也只能半途而废。如果我能拥有充足的AI Token额度，我将彻底解锁AI的全部能力，让它成为我学习、工作和创作中的全能助手，解决以往额度不足带来的诸多难题。在日常学习中，我最大的困扰就是资料繁杂、复盘繁琐。以往Token有限，AI只能处理短篇幅内容，我无法一次性上传整本学习笔记、长篇课文和整套错题，只能分段整理，不仅费时，还导致内容碎片化、逻辑不连贯。拥有充足Token后，我可以直接将整学期的知识点、海量错题、阅读素材全部交给AI。让AI系统梳理知识框架，归纳重难点，分析我的薄弱题型，定制专属学习计划。同时我可以让AI长期跟进我的学习进度，多轮答疑复盘，彻底摆脱碎片化学习，高效查漏补缺。在办公和日常整理工作中，充足的Token也能解决很多棘手问题。平时撰写长篇报告、工作总结、活动方案时，额度不足会导致AI行文断层、内容不完整，无法一次性完成万字长文的梳理和优化。有了足够额度，我可以让AI一次性整合全年工作素材、会议记录和数据资料，自动分类归档、汇总数据分析问题，完整撰写并润色长篇文案。面对复杂的表格统计、数据复盘和流程梳理，AI也能连贯完成整套工作，不用反复分段操作。除此之外，我还想用充足的Token深耕创作与规划。以往创作故事、文案、演讲稿时，多轮创作会消耗大量额度，导致创作中断。充足Token可以支持AI持续多轮修改、打磨细节、迭代内容，帮我优化文笔、丰富内容、调整结构。在生活中，我也可以让AI根据我的需求，一次性完成长期旅行规划、时间管理方案和目标计划表。充足的AI Token，不只是简单的额度增加，更是让AI从“简易工具”变成“深度助手”。它能帮我们承接冗长、复杂、重复的工作，节省大量的时间与精力，让我们把更多心思用在独立思考、自我提升和创意创作上，真正借助科技实现高效成长。图片来源于网络

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39. #我的首张AI权益信用卡# A I真是大家的好帮手，给了我们更方便快捷的生活：若拥有更多Token，解锁AI更强能力，： Token是AI的使用额度，额度有限时，AI无法处理长篇内容，也不能完成复杂、多轮的连续任务，很多深度工作只能拆分完成，效率大打折扣。如果我能拥有更多Token，我就能充分发挥AI的价值，让它成为我学习、工作和生活的全能助手。在学习方面，以往Token不足，我只能分段整理笔记和错题，内容零散、不够系统。拥有充足Token后，我可以一次性把整学期的学习资料、错题集、知识点全部交给AI，让它帮我梳理知识体系、总结重难点、分析薄弱环节，并为我制定专属学习计划，大幅提升复习效率。在日常工作中，更多Token可以让AI一次性处理长篇总结、大量数据和繁杂资料，自动整理表格、优化文案、梳理工作内容，不用反复分段编辑，避免内容断层和逻辑混乱，轻松完成复杂的整理和写作任务。同时，充足的Token能支持多轮创作修改，帮助我持续打磨文章、优化思路、完善方案。更多AI额度，不是为了偷懒，而是帮我们节省重复琐碎的时间，把精力投入思考与提升，让学习和工作更加高效从容。图片来源于网络

40. 你的专属AI外挂已上线！大模型网关平台开放试用，每人每月1亿Token先到先得!

41. 很多人用过AI都会遇到同一个痛点：长文档只能分段上传、深度改写要反复删减内容、多轮复杂创作频繁被额度限制。而Token，正是驱动AI运行的核心额度，拥有更多Token，就意味着AI可以承接超长文本、多轮迭代任务与复合型工作，彻底打破使用上限。如果能拥有足量Token算力权益，我会把AI打造成专属全能助手，覆盖学习、办公与内容创作全场景。过去受限于小额额度，上万字调研报告只能拆分五六次导入，稿件反复精修几轮就触发上限，批量写短视频脚本、做多模态图文排版、梳理海量文献资料都束手束脚，大量时间浪费在重复复制粘贴上。有了充足Token加持，我可以一次性上传整本行业资料，让AI自动提炼核心论点、生成数据对比表格；对一篇文章进行数十轮风格迭代优化，一站式批量产出文案、封面思路与口播脚本；在学习中拆解复杂论文框架、模拟多轮面试问答，办公里自动整理冗长会议纪要、搭建完整项目方案。不用再压缩内容长度、不用心疼调用次数、不用额外付费开通高阶会员。这份AI算力权益，不止是一串数字额度，更是把AI从“临时聊天工具”升级为稳定可靠的私人工作站。把重复繁琐的事务交给AI解放双手，将更多精力聚焦创意思考与核心决策，让算力赋能每一次创作、每一份工作、每一步成长，最大化释放人工智能的生产力价值。 #我的首张AI权益信用卡#

42. 拥有充足Token，我想搭建个人智能工作流很多人不太了解Token，简单来说，Token就是AI的使用额度。额度越充足，AI就能够处理更长文本、承接多轮复杂任务，支持更多模态创作。成功申领招行运通工程师信用卡赠送的每月至高18亿Token M3权益之后，不少过去受算力限制难以实现的想法，终于可以落地，我计划搭建属于自己的长期智能工作流。作为自媒体创作者，我长期持续产出图文内容。以往AI会员额度有限，大多只能生成短篇文字，系列文章只能分段创作，前后风格很难统一。拥有充足Token之后，我可以一次性上传过往所有文稿，让AI学习稳定的行文风格，批量规划、产出整月的创作草稿，后续我只需要审核优化，极大缩减日常写作消耗的时间。其次，完成多年资料数字化归档。多年积累的学习笔记、旅行随笔、各类文档一直零散存放，系统整理工程量巨大。依托大额算力，我可以批量上传文档，让AI完成分类、提炼摘要、建立检索目录，搭建专属个人资料库。今后想要查阅过往素材，直接向AI检索，不用反复翻阅大量文件。同时拓展多模态创作，我日常喜欢外出采风拍摄照片。充足算力支持图文联动，上传实拍图片，AI可以配套生成游记文案、图文解说。此前这类功能Token消耗较高，我平时很少使用，信用卡赠送的权益消除了算力成本顾虑，可以自由尝试。除此之外，还可以精简各类付费订阅。不用为不同功能开通多款AI会员，依托信用卡提供的稳定算力，就能覆盖文稿创作、资料整理、图文解析绝大多数需求。日常正常刷卡，就能持续享受AI服务，相当于日常消费顺带收获生产力工具。深度使用AI最大的阻碍，就是持续的算力费用。如今凭借首张AI权益信用卡，稳定拥有海量Token。我可以把重复、机械的事务交给AI处理，将有限精力投入创意构思、独立思考这类核心事情，让AI长久成为可靠的私人助手。 #我的首张AI权益信用卡#

43. #全国已建成高质量数据集12万个# 一、官方核心数据（国家数据局·2026世界人工智能大会发布）截至2026年6月底，全国累计建成高质量数据集12万个，总存储体量超1565PB（拍字节），较一季度末涨幅超60%；体量约等于国家图书馆全部数字资源的547倍。配套数据标注产业配套支撑 7个数据标注试点城市（成都、沈阳、合肥、长沙、海口、保定、大同）标注总规模超119PB；数据标注从业人员14万人，这批标注资源已支撑国内425个大模型研发训练。二、什么是高质量数据集并非零散原始数据，是经过采集、脱敏、清洗、标准化标注、合规确权，可直接用于大模型训练、行业AI落地的标准化数据资源，分为两类：通用通识数据集：文本、图像、语音、多模态基础语料，支撑通用大模型；行业专属数据集：工业、医疗、交通、科研、教育等垂直领域专业数据。三、覆盖核心行业领域工业制造：焊接、智能制造、机器人、汽车、港口物流专业语料库；医疗卫生：各类专病影像、临床诊疗、基层诊断数据集；科教科研：基础学科实验数据、教学题库、科研观测数据；城市与交通：轨道交通、道路运维、城市治理、消防应急；通用多模态：中文文本、方言语音、图文视频、人机对话基础语料。四、建设突破的核心意义补齐国产AI底层短板数据是大模型核心生产资料，12万套标准化数据集摆脱海外语料依赖，从源头保障国产大模型自主可控，解决行业模型“缺专业数据”痛点。赋能千行百业智能化转型行业专用数据集让AI落地更精准：医疗AI辅助影像判读、工业机器人智能作业、自动驾驶识别复杂路况、教育个性化辅导全面提速。形成完整数据产业闭环上游数据采集标注、中游数据集标准化、下游大模型训练应用链条打通；同步推进数据知识产权确权，数据可合规流通、有偿使用，激活数据要素市场价值。五、下一步国家建设六大行动国家数据局将实施六大工程完善数据供给体系：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放；打造公共语料平台2.0，推动“模型牵引数据、数据迭代模型”双向循环，持续扩充高价值行业数据集供给。热搜短句 12万个高质量数据集落地，筑牢国产大模型数据底座 1565PB海量行业语料，中国AI拥有自主可控“数据燃料” 从通用到垂直行业，高质量数据集加速产业智能化落地数据标注产业成型，国产大模型不再缺优质训练素材

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