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Tokenmaxxing 已死？新激励因素让其或重焕生机，多 AI 工具与模型有新动态

news 2026/6/30 16:55:05

Tokenmaxxing：真的已死？

一般来说，花数万美元做某事，人们期望看到“投资回报”，不过消费者有时会把钱花在浪费时间或带来痛苦的事情上，这也是赌博应用受欢迎的原因。而企业领导者通常不会随意烧钱，除了 Tokenmaxxing 这种现象。

Tokenmaxxing 曾是企业高管鼓励员工在无用任务上消耗大量代币的现象，Meta 就因将绩效评估与代币使用量挂钩而饱受批评。很多人认为企业领导者愚蠢，但其实可能是他们故意为之。

几个月前，很多人抗拒使用 AI 工具，即便使用也常导致糟糕结果。自上而下的 Tokenmaxxing 政策是高管打破僵局的手段，如今该政策达到了预期效果，每个人至少会在一定程度上使用 AI 进行编码。然而，代币使用量增加恰逢 OpenAI 和 Anthropic 准备上市，它们限制使用量、提高 API 价格，代币补贴减少，团队开始取消无限制使用代币的政策，Tokenmaxxing 看似已死。

新激励因素：“正确累积”

AI 工具的前景是能在无需人工监督下完成困难繁琐任务，但此前让 AI 可靠长时间运行会出现“错误累积”问题。现在进入新阶段，花更多代币能带来更好结果，即“正确累积”。

“正确累积”改变了局面，人们会想大量使用代币，这就是新的 Tokenmaxxing。在网络安全领域已看到这种情况，Anthropic 的 Mythos 在计算机安全任务方面表现惊人，为加固系统需花费比攻击者更多代币发现漏洞。

“循环”与 Tokenmaxxing 未来

“循环”的基本理念是让智能体运行到回合结束后重新启动提示，可自动分解复杂任务。它并非新事物，以前叫“拉尔夫·威格姆循环”。以前让“循环”起作用困难，现在“正确累积”使其变得简单。

Tokenmaxxing 可能只是暂时死亡，前沿团队正在构建让智能体 24 小时运行的基础设施，大型企业迟早会意识到成本效益变化。真正的赢家是开源模型平台，顶级实验室的 Tokenmaxxing 行为难通过 CFO 审查，开源模型以循环方式运行会更受欢迎。

Tokenmaxxing 有两种类型：为开发者大量消耗代币和为管道大量消耗代币。目前越来越多一次性基于管道的工具由通用平台完成更好，这将导致市场部分的 Tokenmaxxing 行为再次增加。最终可能会出现“软件工厂”，虽目前工程师高额代币花费是炒作，但其中有一定道理，大量消耗代币的激励因素潜伏着。

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