一名计算机科学本科生正在开发一个用于代码和代码库的 LLM 路由器，重点关注代币经济学。该学生没有依赖经过大量微调的 LLM 进行路由，而是通过分析信号的交互来衡量提示的复杂性，包括一个源自布鲁姆分类法的新指标“blooms_intent”。该学生正在寻求关于合适的数据集、使用 AI 进行数据集引导的有效性以及区分查询细微差别的最佳数据集大小和分类器的建议。 AI
影响 该项目探索了 LLM 路由的新颖方法，有可能提高代码相关 AI 应用的效率和成本效益。
排序理由 该集群描述了一个学生构建工具的项目，而不是重大的行业发布或研究突破。
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