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Olmedo
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AI模型套利被形式化为NP-hard分配问题
研究人员已将AI模型市场中的计算套利形式化为一个分配问题，并证明其为NP-hard问题。然而，他们证明了在边际收益递减的条件下，可以有效地计算出最优分配。该研究还引入了一种从有限数据中估计模型性能的样本高效方法，降低了识别套利策略的成本。关键的经济学见解包括：每花在推理上的一美元应产生相同的边际效用，套利将收入从定价过高的模型转移，并激励提供商之间的互补性专业化。
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新论文表明更多AI模型创造定价套利机会
Olmedo、Schölkopf 和 Hardt 的一篇近期论文表明，越来越多的AI模型为定价中的计算套利创造了机会。研究表明，模型的扩散可能导致市场效率低下，从而被利用。