研究人员开发了一种新方法，使设备端的大语言模型（LLMs）能够智能地决定何时将复杂的推理任务卸载到云端。这是通过基于强化学习的训练后方法实现的，其中设备端模型学会明智地调用云辅助。该方法使用分层奖励来鼓励本地问题解决和战略性云卸载，在推理基准测试中优于现有基线。 AI
影响 通过智能利用云资源处理复杂任务，实现更高效、更强大的设备端人工智能。
排序理由 学术论文，详细介绍了LLM路由的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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