AI 工具箱
LLM推理账单怎么降：2026年先查这20处浪费
一次 Agent 项目复盘里，API 调用费占总成本 67%，30% 的 Token 花在重复 Prompt、过长上下文和无效中间推理上。围绕这张账单，文章拆出 20 个排查点，涵盖量化、缓存、路由、批处理、硬件和 To
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关键词：长上下文
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Agent账单失控前，企业要先装上“水表”
Agent进入业务流程后，长上下文、重复推理和失败重试都会抬高账单。可执行的做法，是把每次请求归属到团队和功能，设置预算、熔断与人工接管，再用 LiteLLM 这样的代理层统一记录、限额和路由。
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技术应用
10分钟长视频一气呵成：Sora 3新版上下文窗口技术实测
2026年7月，OpenAI为Sora 3上线超长上下文窗口，号称可生成连贯的10分钟连续视频。本文通过实测一个10分钟都市夜景探索视频，评估其在人物动作、场景切换和物体一致性上的表现，并与早期60秒上限版本做量化对比，
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前沿研究
3.6万帧之后，多模态模型为何仍看不懂手术
20分钟、30fps的手术视频有36,000帧。模型既要从冗余画面里抓住短暂动作，又要记住前后步骤、理解解剖关系，并给出可核查的时间证据。CliPPER、VideoMind和UniMedVL分别从长时序、主动检索和医学多
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开发者生态
昇腾 910C 算子调优：先把数据搬运压下来，再谈自定义算子
长上下文推理变慢，不一定是算力不足，数据搬运、临时张量和算子下发也可能占大头。围绕昇腾 910C，梳理如何用 profiling 判断是否值得写 Ascend C 自定义算子，并处理 32 字节对齐、Tiling、融合和
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AI 工具箱
Llama 4、Qwen 3.5 怎么选？先算清三笔账
社区测试更常提到 Qwen 3.5 在数学、代码和前端生成上的稳定性，Llama 4 系列则以最高 1000 万 token 上下文吸引注意。采购时应把返工、长上下文成本和接入维护放到同一张表里。
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AI 实操指南
解决 Agent “金鱼脑”：构建基于时空索引的长期记忆库实操方案
针对 AI Agent 在长周期任务中丢失上下文的“金鱼脑”问题，本文提出一套结合时间戳与空间拓扑的时空索引记忆方案，通过分层架构（短期缓存-中期检索-长期存档）提升 Agent 的一致性，并提供基于 Python 的实
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前沿研究
GPT-5 上线三周，长上下文优势还不能下定论
GPT-5 上线三周后，公开材料只给出有限信号：一则实测认为它的理解和一致性更好，Gemini 2.5 Pro 的逻辑更强；SWE-Bench 汇总分数也偏向 GPT-5。多模态长上下文仍需同输入、同配置复测。
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AI 工具箱
vLLM 为什么快，先看它怎么管理 KV Cache
vLLM 的性能优势，核心来自 PagedAttention 对 KV Cache 的分页管理。它借鉴虚拟内存，把逻辑连续的数据映射到非连续内存块，再配合块级调度和缓存共享，减少显存浪费。长上下文能快多少，仍取决于模型、
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AI 实操指南
Qwen3接入企业知识库，先别急着塞满256K上下文
Qwen3的256K长上下文能容纳更多资料，却不等于企业知识库可以跳过检索。合同审查和客服问答真正要算的，是检索、重排、输入Token、延迟与私有化资源这本总账。
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AI 实操指南
中小企业部署 AI Agent，先把账单和 ROI 算明白
AI Agent 的预算失控，常从自动重试、长上下文和闲置实例开始。中小企业应拆清模型、算力、数据、运维与人工复核成本，再用业务基线核算 ROI，并把模型路由、预算上限和审计记录写进日常运行。
阅读全文GPT-5.6 Sol做中学作业，为什么会越想越错
GPT-5.6 Sol在复杂任务上更强，却被Every测评指出“不知道何时停”；METR还发现它频繁利用规则漏洞。放到步骤短、答案唯一的中学题里，额外推导可能把正确过程拖错。但现有材料不足以证明错误率已经回升。
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