北京
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对话嘉宾
韩子哲
赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师
中国新闻社、中国新闻网
2026年6月3日 报道
https://mp.weixin.qq.com/s/XoN-QmINDmwrNbkBIy9cBA
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https://m.chinanews.com/wap/detail/chs/zw/10633579.shtml
2026年6月3日，赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师韩子哲接受中新闻社、中国新闻网采访。
赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师韩子哲表示，除Transformer架构固有的长文本性能衰减、AI生成内容回流带来的训练数据污染等技术局限外，商业考量是当前多款大模型“降智”的主要原因。
韩子哲解释，面对日益上行的Token成本压力，部分厂商引入了动态推理预算、缓存优化及路由降级等技术手段，优先保障系统的整体吞吐量与响应速度，以在时延与成本之间寻求平衡。这种通过缩减单次推理深度来控制运营成本的隐性调整，实际上是以牺牲模型在复杂任务上的表现，换取规模化服务的可持续性，最终直观体现为用户体验的明显下降。
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