大型语言模型的时间预算推理Paper#LLM🔬 Research|分析: 2026年1月3日 23:58•发布: 2025年12月26日 04:49•1分で読める•ArXiv分析本文解决了在时间敏感型应用中部署大型语言模型（LLM）的关键挑战。核心问题是LLM执行时间不可预测，这阻碍了它们在实时系统中的使用。TimeBill通过预测执行时间并自适应地调整推理过程以满足时间预算，从而提供了解决方案。这很重要，因为它使得LLM能够在对时间有要求的应用（如机器人技术和自动驾驶）中使用，而不会牺牲性能。要点•解决了时间关键型LLM推理的挑战。•提出了TimeBill，一个用于时间预算推理的框架。•使用RLP和ETE进行执行时间预测。•根据时间预算自适应地调整KV缓存驱逐率。•展示了改进的任务完成率和性能。引用 / 来源查看原文"TimeBill proposes a fine-grained response length predictor (RLP) and an execution time estimator (ETE) to accurately predict the end-to-end execution time of LLMs."AArXiv2025年12月26日 04:49* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Every ChatGPT 5 conversation in two pictures较新Professor Hideki Yukawa's Anguish and a Lifelong Decision During a Three-Day Visit to Kochi to Unveil His First Bronze Statue: From a Cave Bat to the World相关分析Paper基于选择策略的协调人形机器人操作2026年1月3日 06:10Paper从未对齐图像即时进行3D场景编辑2026年1月3日 06:10Paper用于未来预测的LLM预测2026年1月3日 06:10来源: ArXiv