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bubble tea
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工具和策略涌现，可将 LLM 代币成本降低高达 81%
两篇文章讨论了通过优化代币使用来降低大型语言模型使用成本的方法。第一篇文章介绍了“Token Firewall”和“Mova Context”，这是一种预处理提示以删除冗余或不必要信息的工具，声称在不更改代码的情况下将代币使用量减少了 35.6%。第二篇文章解释说，高昂的 LLM 成本通常是由于每次请求发送的上下文过多，而不仅仅是使用量增加，并强调了完整的对话历史注入和朴素检索等问题。它建议采用 Exabase 等架构解决方案，这些解…
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大型语言模型在测试终端用户界面方面展现出潜力
研究人员开发了一种使用大型语言模型（LLM）测试终端用户界面（TUI）的新方法。对197个TUI应用程序的调查显示，大多数现有测试未能有效运行界面。该研究创建了一个基准，使用Rust、Go、Python和TypeScript中的TUI应用程序的Docker镜像，并将LLM与随机探索进行比较。虽然没有单一的LLM表现优于其他模型，但LLM指导在每次交互中效率更高，发现了随机探索遗漏的故障。研究还强调，自动生成启动输入可显著提高测试有效性…