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WildChat-1M
WildChat-1M
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研究发现LLM路由元数据带来隐私风险
一篇新的arXiv论文研究了大型语言模型（LLM）路由元数据相关的隐私风险。研究人员发现，LLM路由器为了将请求导向更便宜或更昂贵的模型而做出的选择，即使在禁用内容日志记录的情况下，也可能无意中泄露敏感话题信息。该研究分析了数百万次真实请求，并证明了特定类别的提示，例如医疗或性内容，被导向了不同的路由，从而可能推断出用户的兴趣。
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新算法利用用户重试来优化 LLM 路由和调度
研究人员开发了一种名为 ACQB（anytime CQB）的新算法，以改进大型语言模型（LLM）的查询路由和调度。该算法利用用户重试行为的隐式反馈，而非显式评分，来学习用户偏好并优化 LLM 分配。ACQB 旨在保持队列稳定性并减少对话式 LLM 服务中的累积遗憾，在合成数据、离线数据集和真实用户日志的实验中显示出有希望的结果。