Together AI 和 Yutori 正在合作，以使 Web agent 任务更具成本效益和速度。他们通过优化推理量、利用诸如前缀缓存和推测解码等技术在小型模型上进行操作，以及微调 Qwen 模型来实现这一目标。他们的方法能够快速对新模型变体进行 A/B 测试，从而显著降低复杂 Web 工作流的成本和时间。 AI
影响 推理量和模型微调方面的优化可能导致更经济高效的 AI agent 用于基于 Web 的任务。
排序理由 该条目讨论了特定的产品/服务（Web agent）及其优化，而不是核心 AI 发布或重大的行业转变。
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