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AI 输出价是输入的 3 到 5 倍，模型的输出为什么比输入贵？

AI 输出价是输入的 3 到 5 倍，模型的输出为什么比输入贵？

大模型 API 的输出单价普遍是输入的 3 到 5 倍，根源在 GPU 处理预填充与解码的方式不同。读输入时整段提示词并行计算，受算力约束，速度快且成本摊得薄；写输出时自回归一次只生成一个 token，每步仍要把全部参数从显存搬一遍，算力大半空转，受显存带宽约束。批处理能拼车摊薄，但每个用户的 KV 缓存都占显存，拼车人数受限。独坐时写一个 token 耗时约是读的 300 倍，拼 7 人约 50 倍，DeepSeek 线上统计读写吞吐仍差 5 倍。缓存命中因跳过预填充最便宜。多出来的钱，买的是解码时一趟趟只拉几个人的班车。

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可灵 4.0 一次能拍 30 秒长镜头，追逐戏里连纸箱被压变形都拍出来了。

可灵 4.0 一次能拍 30 秒长镜头，追逐戏里连纸箱被压变形都拍出来了。

可灵 AI 的 Kling 4.0 于 10 月 15 日晚上线，单次生成 3—30 秒，关键帧最多 10 张，参考素材最多 15 项。博主实测追逐、马戏团、打斗、花滑、篮球等，认可电梯打斗的动作因果和镜头临场感，纸箱被压变形显示物理交互提升。1080p 30 秒 450 积分，按会员价约 16 元；Flash 720p 20 秒 120 积分，适合先打草稿。10-bit HDR 和 API 未上线。实测为挑选成片，无失败率与同题对比。创作者可先用 Flash 定方向，长镜头靠关键帧和参考视频减少重抽，并按单次价格乘抽卡次数估算成本。

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Qwen3-32B 九成神经元基本只干一件事，AI 黑箱没想象中那么黑。

Qwen3-32B 九成神经元基本只干一件事，AI 黑箱没想象中那么黑。

Nick Cammarata 10月15日发长文，认为“神经网络把无关概念塞进同一神经元”的叠加假说证据多被误读：猫车神经元实际识别V形，InceptionV1末层难读源于架构和工具。借助智能体大规模检查，他初步估计Qwen3-32B约九成神经元极只有一项主要工作，约7%有两项相关工作，仅2%—4%尚未看懂，故主张直接研究网络自身神经元，不必先训练稀疏自编码器“解结”。这是其自称约85%把握的工作假说，注意力机制和大模型完整审计尚未完成。

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AI 助理开始替你登录账号干活了，dots、Muse、Grok Bot 三款差在哪。

AI 助理开始替你登录账号干活了，dots、Muse、Grok Bot 三款差在哪。

8至9月，SpaceXAI、Meta、OpenAI发布 Grok Bot、Muse、dots。三者同类：均有云电脑、连账号，能主动干活。Muse管生活，免费起步，仅美国；dots管工作，含在月费100美元的ChatGPT Pro；Grok Bot为分工bot，月费20美元起。三者云电脑与敏感审批不同，OpenAI、Meta称会出错，长期出错率无独立测量。选择上，生活在美国可先试Muse，工作多用dots，多条线用Grok Bot。

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Meta 发布 Muse Wonder，AA 智能指数 56 分，比 Opus 5.5 低两分。

Meta 发布 Muse Wonder，AA 智能指数 56 分，比 Opus 5.5 低两分。

Meta 10月12日发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。第三方AA智能指数上，Full 56分，落后 Claude Opus 5.5 两分；API 可用的 Muse Wonder 为52分。14项评测中，Meta 两款拿7项第一，Opus 5.5 拿6项，GPT-6 Astra 拿1项，优势在长周期编程和长流程 Agent。但7项第一有2项是内部评测，领先最多的 SWE-Marathon 非同一套 harness；最强 Full 不提供 API，只在 Muse Code 最高两档订阅中。订阅默认开启 Contributor 模式，提示词、代码和文件会用于训练，可关闭。

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M5 跑 9B 模型上限 29 tok/s，Uzu 靠一趟 8 个 token 跑到了 92。

M5 跑 9B 模型上限 29 tok/s，Uzu 靠一趟 8 个 token 跑到了 92。

本地大模型慢因单路生成时每出一个 token 都要读全部权重，速度受内存带宽封顶。base M5 上 4-bit Qwen3.5 9B 理论上限约 29 tok/s，llama.cpp 和 MLX 实测 22 和 25。Mirai 的 Uzu 用推测解码让主模型一趟验证多个 token，一次起草 16 个、平均落地约 8 个，同一台机器实测 92 到 117 tok/s。成绩仅限 M5 系列和 Mirai 检查点，且随内容类型变化；读者可用带宽除以模型大小估算上限，并用真实请求复测速度与质量。

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15 万创意人的 AI 账本：近半数说赚多了，扣掉对照组只多 12%。

15 万创意人的 AI 账本：近半数说赚多了，扣掉对照组只多 12%。

Contra Labs《Creative Intelligence 2026》称，AI未取代创意人：超15万受访创意人约七成使用AI，49.1%的使用者称收入上升。但问卷与平台成交口径差异大：付费项目用AI占比从7.2%升至18.9%；带对照收入中位数净提升约12%，而非“40%以上”。AI多用于构思和打磨，出初稿最低。品牌、平面设计收入改善最少；AI自动化、vibe-coded apps订单增长最快，RAG/定制GPT单价最高。主要阻碍是成本70.1%，担心被取代仅19.6%。报告依托接单平台，样本与立场需谨慎看待。

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Claude 写了 Anthropic 超八成代码，RSI 还差那个 R。

Claude 写了 Anthropic 超八成代码，RSI 还差那个 R。

RSI 指 AI 自己改进自己，且每次改进让下一轮更容易。Anthropic 披露，截至 2026 年 5 月，代码库超 80% 由 Claude 编写，人均日合并代码为 2025 年前的 8 倍，但称仍未到 RSI，差距在选题与判断力。DGM、SkillOpt、SIA 等 9 项工作已让 Agent 的代码、Harness、Skill、记忆和权重自动变好，但“怎么改”多由人设定，缺的正是递归一环。读者若看到“自进化”，应先问负责改进的机制是否也变强；落地应留候选档案、给修改设限，并把评分尺子留在外部。

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OpenAI 甩出 722 篇数学手稿，热议的四维挂谷偏偏没有 Lean 证明。

OpenAI 甩出 722 篇数学手稿，热议的四维挂谷偏偏没有 Lean 证明。

10月6日，OpenAI发布内部模型的722篇数学手稿，归为372个成果族，约4000个研究问题，平均每个结果约3小时ChatGPT Pro算力，涉及准黎曼猜想等。多数未经同行评审；235族有Lean形式化，仅覆盖330篇，四维挂谷、CM阿贝尔簇霍奇猜想、有理数域希尔伯特第十问题未形式化。模型未公开，372/4000不是成功率。读者应看分母、验证层级和可重做性：Lean通过不等于命题就是原问题，证明可批量生产，核对读懂仍靠人。

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