Research#llm🔬 Research分析: 2026年1月4日 07:16

LLM编排的AI系统中基于能源感知的、数据驱动的模型选择

发布:2025年11月30日 21:46
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ArXiv

分析

这篇文章可能讨论了一篇研究论文，重点是优化由大型语言模型（LLM）编排的AI系统内的模型选择。核心重点是能源效率，这表明该研究探索了在保持性能的同时，选择能够最大限度地减少能源消耗的模型的方法。使用数据驱动方法意味着该研究利用数据来指导模型选择，可能通过训练或分析模型特征来实现。

要点

    引用

    “”

    较旧

    Diverse LLMs vs. Vulnerabilities: Who Detects and Fixes Them Better?

    较新

    Reconstructing Transportation Cost Planning Theory: A Multi-Layered Framework Integrating Stepwise Functions, AI-Driven Dynamic Pricing, and Sustainable Autonomy

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    来源: ArXiv