Tokenmaxxing：AI效率的量化陷阱

当前AI开发界出现Tokenmaxxing趋势，token消耗被当作生产力衡量指标，可能导致质量下降。

- NVIDIA CEO Jensen Huang称，年薪50万美元的工程师应每年至少消耗25万美元的token。Meta内部已出现Tokenmaxxing排行榜，比拼token消耗量。
- 批评者Linus Torvalds认为，用代码行数衡量产出很愚蠢，类比Tokenmaxxing易导致开发者为冲量而浪费token，忽视输出质量（slop）。
- 工具调用（MCP、Agent）时的Context Bloat加剧浪费：模型加载大量无关指令后才执行真实任务。Anthropic 2025报告指出，上下文窗口扩大后模型准确回忆信息的能力下降。
- 提案“Slop Index”：由人类评估AI输出是否为slop，以平衡对质量的关注。

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