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gpt-5.3-chat
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新方法使用LLM从自然语言生成复杂工作流DAG
一篇新的研究论文提出了一种神经符号方法，可以根据自然语言指令生成复杂的工作流定向无环图（DAG）。该方法通过将组合图构建分离到一个确定性编译器中，利用了成本较低的非推理大型语言模型。该系统在生成有效的JSON工作流方面实现了高精度，并且在GPT-5.3-chat等模型上比整体提示方法有了显著改进。
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Microsoft Foundry 的模型路由器增加了对 GPT-5.5 的支持，但成本很高
Microsoft Foundry 的模型路由器现在支持 GPT-5.5，允许用户根据任务复杂性和成本动态选择 AI 模型。该路由器提供三种模式：平衡、成本和质量，每种模式在模型性能和费用之间都有不同的权衡。然而，作者发现 GPT-5.5 对于开发任务来说价格过高，几小时的使用成本就超过了 1,000 新台币，而模型路由器本身就增加了总成本的 10% 以上。