
削减LLM成本:语义缓存降低账单73%
语义缓存侧重于查询的含义而非确切措辞,它可以通过识别和重用对语义相似问题的响应来大幅降低 LLM API 成本。通过实施语义缓存,一家公司实现了 LLM API 成本降低 73%,这突显了传统精确匹配缓存在处理用户查询细微差别方面的低效性,以及通过更智能的缓存策略实现显著成本节约的潜力。



通常回荡着经济辩论低语声的美联储大理石大厅,现在却回响着法律行动的铿锵声。特朗普政府对美联储主席杰罗姆·鲍威尔发起的一项刑事调查,给金融界带来了冲击,引发了关于央行独立性神圣不可侵犯以及政治权力可能被武器化的关键问题。
该调查的重点是鲍威尔在国会就美联储华盛顿特区总部25亿美元的翻新工程所作的证词。虽然表面上的重点是翻新项目中的潜在违规行为,但鲍威尔本人公开表示,这些担忧仅仅是借口。他认为,真正的目的是破坏美联储在设定利率方面的自主权,而这正是经济稳定的基石。这一前所未有的举动引发了人们对货币政策受到政治干预的担忧,这种发展可能对美国和全球经济产生深远的影响。
央行的独立性是经济学家和政策制定者共同捍卫的一项原则。它基于这样一种理念,即货币政策决策,如设定利率和管理通货膨胀,应免受短期政治压力的影响。这使得央行行长能够根据长期经济因素做出决策,而不是受到选举周期或政客心血来潮的影响。特别是美联储,历来享有高度的自主权,而这一传统现在正以一种戏剧性和公开的方式受到挑战。
芝加哥大学经济学教授安雅·夏尔马博士说:“刑事指控的威胁是一种严重的升级。”“它向任何可能考虑不同意政府经济政策的人发出了令人不寒而栗的信息。如果美联储被认为受到白宫的控制,它可能会削弱人们对美元的信心并破坏金融市场的稳定。”
该调查还引发了关于人工智能在分析复杂金融数据和识别潜在不当行为方面的作用的问题。监管机构越来越多地使用人工智能算法来检测欺诈和其他金融犯罪。然而,在这些调查中使用人工智能也引发了对偏见和透明度的担忧。如果算法没有得到适当的设计和监控,它们可能会导致不公平或不准确的结论。
专门从事金融犯罪检测的数据科学家陈大卫解释说:“人工智能可以成为发现金融违规行为的强大工具。”“但至关重要的是要记住,人工智能的好坏取决于它所训练的数据。如果数据存在偏见,人工智能也会存在偏见。我们需要非常小心地确保人工智能的使用方式尊重正当程序并保护个人权利。”
这项调查的影响超出了眼前的法律斗争。它可能会为未来的政府开创一个危险的先例,可能导致货币政策的政治化,从而对经济产生灾难性的后果。美联储独立性的未来,以及美国金融体系的稳定,都悬而未决。随着调查的展开,世界将密切关注,希望健全的经济政策原则和法治能够占上风。
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