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谷歌提出多模态稀疏化模型LIMoE，印证稀疏化是AI计算的未来
近日，稀疏化研究领域又传来一个好消息，谷歌推出**多模态稀疏化模型LIMoE，这是继MoE、GLaM之后，谷歌在稀疏化模型方面深耕的又一力作，零样本学习，降低计算成本。
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2026/06/17
Openclaw龙虾的天价账单：Token成本如何降本增效，墨菲智盒一文给你讲透
近期爆火的OpenClaw（龙虾）正掀起"Agent雇佣潮"：这个能自主写代码、查网页、管文件的"数字员工"，单次任务即消耗8000-12000 Token，单日静默运行可达数十万Token，累计Token消耗已突破8.52T。当企业兴奋地准备"聘请"千个龙虾员工时，一个残酷现实浮现——按现行Token计价模式，规模化部署的算力成本将直接吃掉利润。
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2026/06/05
精疲力尽的巨人：当大语言模型变得“又慢又贵”，AI算力如何破局提效？
每天，数亿用户与大语言模型（LLM）对话时，一场悄无声息的能源消耗正在全球数据中心上演。行业数据显示，OpenAI运营ChatGPT的日成本高达70万美元，其中电费是主要支出。放眼全球，所有大语言模型的年耗电量已攀升至24.97-41.1 TWh，相当于三峡工程年发电量的40%，其碳排放量**可达1861万吨。 这张沉重的能源账单背后，是一个深层次的产业悖论：我们想要AI更“聪明”，它反而变得越“笨重”：反应慢、费用高、特费电。
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2026/05/14
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