
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。



在俄罗斯乌拉尔山脉中,位于荒凉的工业小镇卡拉巴什的第1学校不仅仅是一个学习场所。对于帕维尔·塔兰金来说,它是一块画布。他手持摄像机,一丝不苟地记录着学校生活,从喜庆的节日派对到毕业典礼上紧张的兴奋。他不仅仅是在记录事件;他相信自己正在捕捉历史的进程,这段历史正受到弗拉基米尔·普京政权长臂的微妙影响。
塔兰金的故事提供了一个独特的视角,可以审视人工智能驱动的技术如何越来越多地被用于影响和塑造俄罗斯的下一代。当他专注于捕捉学校生活中看似平凡的方面时,他的工作无意中成为了一个更大、更复杂的叙事的一部分——在这个叙事中,人工智能在塑造年轻人的思想方面发挥着越来越大的作用。
在乌克兰战争爆发之前,塔兰金的办公室是一个避风港。学生们课间蜂拥而至,手里拿着吉他,渴望逃离课堂的刻板结构。他们拍摄音乐视频,玩游戏,并在和蔼可亲的塔兰金那里找到了一位导师。“我喜欢这个地方,”他说。“我喜欢我们在战前所做的事情。”一位前学生回忆说:“通常,在我看来,每个人都在等待课间休息,这样我们就可以冲进帕维尔·伊里奇的办公室,讨论一切。”
但是他们讨论的“一切”,他们对世界理解的根本结构,正在受到微妙的影响。日益复杂的人工智能算法现在被部署在俄罗斯的各种平台上,从国家控制的媒体到教育资源。这些算法管理新闻推送,个性化学习体验,甚至识别被认为容易受到“不良”影响的学生。
一个关键领域是人工智能在宣传传播中的应用。深度学习模型分析大量数据,以确定针对不同人群的最有效信息。这使得克里姆林宫能够定制其叙事,确保它们与特定的年龄组和地区产生共鸣。例如,人工智能驱动的聊天机器人可能会在网上与学生互动,巧妙地将对话引向亲政府的观点。这不是公开的洗脑,而是一个逐渐的、阴险的塑造观念的过程。
另一个令人担忧的发展是人工智能在监控中的应用。面部识别技术与人工智能驱动的数据分析相结合,使当局能够监控学生的线上和线下活动。这产生了一种令人不寒而栗的效果,抑制了异议并促进了顺从。虽然支持者认为这些措施对于安全是必要的,但批评者警告说,这会侵蚀隐私和言论自由。
这些技术的影响是深远的。通过控制信息环境和监控学生的行为,俄罗斯政府可以有效地塑造下一代的价值观和信仰。这对该国的政治和社会格局具有长期影响。
哥本哈根大学研究人工智能与社会交叉领域的学者安雅·彼得罗娃博士解释说:“人工智能在教育中的应用是一把双刃剑。”“一方面,它可以个性化学习并提供对宝贵资源的访问。另一方面,它可以被用来操纵和控制学生,限制他们的批判性思维能力和独立判断。”
生成式人工智能的最新进展,例如复杂的文本到图像和文本到视频模型,进一步加剧了这些担忧。这些技术可用于创建逼真但虚构的内容,模糊现实与宣传之间的界限。想象一下人工智能生成的视频,描绘了光荣的俄罗斯过去或反乌托邦的西方未来,专门为年轻观众量身定制。操纵的潜力是巨大的。
塔兰金的故事有力地提醒我们,技术具有塑造年轻思想的力量。虽然他可能只是在记录学校生活,但他的工作无意中成为了一个更大、更复杂的叙事的一部分——在这个叙事中,人工智能在塑造俄罗斯的未来方面发挥着越来越大的作用。随着人工智能的不断发展,至关重要的是要了解其对教育和社会的潜在影响,并制定保障措施来保护下一代的自由和自主权。俄罗斯的未来,甚至可能是世界的未来,可能取决于此。
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