English(EN) When is a better LLM worth paying for? Stochastic Optimization with Switching Mixed-Fidelity Oracles

研究：在优化任务中何时为更好的LLM付费

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

一篇新的研究论文探讨了在数据整理和下游优化任务中使用大型语言模型（LLM）所涉及的经济权衡。该研究提出了自适应算法框架，可以智能地在不同的LLM保真度和成本之间切换，旨在降低总体费用而不牺牲准确性。研究表明，与使用固定的、高保真度的模型相比，这些成本感知的策略可以显著降低累积成本，尤其是在处理有偏见或状态依赖的神谕行为时。 AI

影响为数据整理和决策过程中的LLM使用成本优化提供了框架。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Swati Gupta, Tianjiao Li · 2026-10-16 04:00

何时更优的LLM值得付费？具有切换混合保真度神谕的随机优化

arXiv:2610.21139v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used upstream of decision-making to clean data, detect label errors, and reconstruct missing values. Yet LLM-assisted data curation creates a new operational tradeoff: higher-fidelity …

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