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hashlib
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开发者通过语义缓存和速率限制削减 LLM Token 成本
开发者正在实施缓存策略，以在免费套餐的大型语言模型 (LLM) 端点上降低成本并提高效率。一种方法是 SimHash，它使用哈希算法来识别语义上相似的提示，即使措辞略有不同也能实现缓存命中。另一种方法涉及令牌桶系统，用于管理请求速率并防止超出 API 限制，从而确保更顺畅的运行并避免错误。第三种策略是语义缓存，它将提示转换为嵌入，并比较它们的距离以找到相似的含义，从而重用已存储的响应并节省昂贵的 LLM 调用。
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开发者构建受硅谷启发的迷你去中心化互联网
一位开发者创建了一个去中心化互联网概念的迷你版本，该概念因电视剧《硅谷》而广受欢迎。这个用Python构建的小规模实现，展示了点对点网络如何使用内容寻址来存储和验证数据，其中数据通过其内容的哈希值来识别，而不是其位置。该项目突出了构建去中心化网络的关键技术挑战和原则，强调数据完整性和没有中央服务器。