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EcoLogits
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新框架提议对人工智能代理进行按任务的碳核算
一份新的白皮书提出了一种按任务计算人工智能代理碳足迹的方法，解决了当前工具仅测量单个模型调用的不足。提议的“碳账本”考虑了整个工作流程，包括规划器调用、工具使用、代码执行和重试，这些都会显著影响能耗。该论文强调，将人工智能任务路由到拥有更清洁能源网络的地区（如魁北克）可以将碳排放量与英国等地的能源网络相比，减少多达七倍，并建议为代理任务实施碳预算和美元预算，以优化可持续性。
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治疗性LLM：探讨临床安全与环境成本的权衡
一篇新发表在arXiv上的论文探讨了治疗性大型语言模型（LLM）在临床安全与环境影响之间的权衡。研究人员发现，尽管更高的临床安全分数是可取的，但它们可能导致能源消耗不成比例地大幅增加。研究表明，在这些敏感的AI应用中，仅仅使用更大的模型或在推理过程中进行更多的计算可能不是提高安全性的最有效方法。相反，动态模型选择和级联方法可能为维持临床性能提供一条更可持续的途径。
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EcoLogits 追踪大型语言模型的能源使用和碳足迹
EcoLogits 是一个新推出的开源 Python 库和 REST API，旨在追踪大型语言模型的能源消耗和环境影响。它专注于基于 API 的大型语言模型，包括来自 OpenAI 和 Anthropic 的模型，提供关于其碳足迹和能源使用情况的指标。该项目旨在提高人工智能环境成本的透明度和可评估性。