想象您在餐厅坐下,服务员问:“纯净水还是苏打水?”您不会用一大段话解释自己的补水偏好;您会直接从给出的两个选项里选一个。这正是超级智能(SI)工程化落地中最核心的路由思想。
再想想我们如今在大多数企业级应用中如何使用大型语言模型(LLM)。我们会问它诸如“这张支持工单是关于账单、配送,还是退货?”之类的问题,而模型会回我们一整段长篇大论的思维链,然后我们还得写正则代码去解析。事实上,只有三种可能的答案,但我们却为一整套冗长的 Token 生成过程付了高昂的算力费。
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再想想我们如今在大多数企业级应用中如何使用大型语言模型(LLM)。我们会问它诸如“这张支持工单是关于账单、配送,还是退货?”之类的问题,而模型会回我们一整段长篇大论的思维链,然后我们还得写正则代码去解析。事实上,只有三种可能的答案,但我们却为一整套冗长的 Token 生成过程付了高昂的算力费。