中国电信研究院报告显示：未来2-3年我国算力需求年均增长近10倍
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循环Transformer新架构：RLT让Token之间「接着算」
动察 Beating AI 快讯，普林斯顿博士生 Yifan Zhang 提出 Recurrent Looped Transformer（RLT），给 Transformer 加了一条会一直往后传的内部状态。 普通 Transformer 生成下一个 Token 时，主要通过 Attention 和 KV 缓存读取前文。RLT 除了看前文，还会把上一个 Token 算完留下的内部状态，直接交给下一个 Token 继续用。 可以把它理解成给模型加了一根「思维接力棒」。第一个 Token 算完，把当前状态传给第二个；第二个更新后再传给第三个。每个 Token 自己跑的网络层数没有变，但这根状态链会随着文本越来越长。论文把它称为「无限时间深度」，指的就是这条计算链没有固定长度上限。 它和最近讨论较多的 Ouro、Astra 类循环架构也不太一样。那类方法主要让同一个 Token 在同一套网络里多跑几轮；RLT 则让不同 Token 之间持续传递内部状态。前者像一道题交卷前多检查几遍，后者更像上一棒跑完，把手里的进度直接交给下一棒。
AI编程代理Amp取消BYOK月费与Token费用，用户可用自有算力免费运行
PANews 9月13日消息，据Amp官方公告，AI编程代理Amp现已允许用户在自备算力以及模型订阅或API密钥的情况下免费使用。用户通过ChatGPT订阅接入Amp不再需要月度套餐，BYOK模式也不再收取Amp Token费用或设置额度限制（企业版除外）。用户可在自有电脑上通过Runner免费运行Amp代理，也可按量付费使用远程计算环境Orbs。
熵旋芯智雷坤：MRAM存算一体芯片可使AI推理Token成本降低约10倍
火星财经消息 9月12日，熵旋芯智创始人兼CEO雷坤在2026算力中国AI与算力产业展览会科创路演活动上表示，基于MRAM的存算一体架构能耗比SRAM低近10倍，可使AI推理Token成本降低约10倍。三星8纳米MRAM已成熟量产，明年将推进至5纳米。目前公司已完成两轮融资（英诺、海贝、君杉），第三轮融资接近收尾。 (财联社)
Token Terminal：链上代币化资产规模达3461亿美元，其中股票规模约为24亿美元
PANews 9月12日消息，据 Token Terminal 数据，链上代币化资产市场规模达 3461 亿美元，其中美元稳定币规模约为 2,985 亿美元，占比 86.2%；美国国债、收益策略、信贷基金和黄金分别为 150 亿美元、105 亿美元、64 亿美元和 51 亿美元，占比分别为 4.3%、3.0%、1.8% 和 1.5%。此外，代币化股票规模约为 24 亿美元，占比 0.7%。
英伟达给Pi加外挂：Agent自己研究找出4种优化，Token最高省64%
动察 Beating AI 快讯，英伟达 NVLabs 开源 SoL-Pi，给 Coding Agent Harness「Pi」加了一层效率优化。研究团队搭了一套自动研究流程，让多个 Agent 分析 Pi 的运行轨迹、提出优化方案、改代码并自动验证。最初有 152 个候选方向，最后只留下 4 个。 这 4 个优化都在减少重复开销。比如改完代码后直接接着跑测试，少一次模型调用；读过的大文件和长输出先存到本地，需要时再取；子任务结束后判断要不要压缩上下文；超长日志先交给便宜模型筛重点，再核对内容确实来自原日志。 在 EdgeBench 上，SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token，成本低约三分之一；相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness，Token 少 35%–64%，按 API 标价计算成本低 50%–54%。 不过省钱会损失一点能力，SoL-Pi 保留了 Pi 约 94% 的平均得分；在 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务里，它解出 15 个，Codex 和 Pi 都是 18 个。
阿里云：Token Plan个人版升级，新增12类Agent Harness工具
火星财经消息 9月11日，阿里云Token Plan个人版升级。据介绍，原有价格及Credit额度保持不变，Standard和Pro套餐新增Agent Harness工具权益与用量，覆盖搜索、网页解析、图像生成、语音处理、代码执行等12项Agent开发常用能力。（广角观察）