
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。



通常回荡着经济政策审慎宣告声的联邦储备委员会,如今却因法律审查令人不安的撞击声而震动。联邦调查人员已对联邦储备委员会主席杰罗姆·鲍威尔展开刑事调查,重点是他关于央行翻新项目的国会证词。鲍威尔本人在一段视频声明中表示,这项调查是出于政治动机,旨在破坏美联储的独立性。但是,这项调查意味着什么,不仅对鲍威尔而言,而且对在人工智能日益塑造的时代中,经济治理的结构本身又意味着什么?
联邦储备委员会通常被称为“银行家的银行”,在维持经济稳定方面发挥着关键作用。其独立于政治干预被认为是确保健全货币政策的重中之重。这种独立性使美联储能够根据经济数据和分析做出决策,而不是屈服于短期政治压力。然而,目前的调查使这种微妙的平衡变得更加突出。
调查的关键在于鲍威尔在国会就美联储翻新项目所作的证词。虽然具体细节仍未公开,但暗示调查人员怀疑鲍威尔可能误导了立法者。鲍威尔在他的公开声明中,强烈否认有任何不当行为,并将调查描述为削弱央行权威的“借口”。
这种情况提出了几个关键问题。首先,如何利用人工智能来分析此类调查中涉及的大量数据?人工智能算法可以筛选财务记录、通信日志,甚至鲍威尔证词的视频片段,识别可能逃脱人为审查的潜在不一致或异常情况。这种能力虽然可能有助于发现不当行为,但也引发了对算法偏见以及数据可能被误解的担忧。
其次,调查突显了人工智能在塑造公众认知方面日益增长的作用。鲍威尔通过社交媒体广泛传播的视频声明就是一个典型的例子。人工智能驱动的工具可以分析公众对鲍威尔和调查的情绪,提供对叙事如何被接受的实时洞察。然后,这些信息可以用于制作有针对性的信息,从而可能影响公众舆论。伦理影响是重大的:是否有可能确保人工智能被用于告知,而不是操纵公众舆论?
“在这些调查中使用人工智能是一把双刃剑,”麻省理工学院人工智能伦理学首席专家安雅·夏尔马博士解释说。“一方面,它可以提高调查的效率和准确性。另一方面,它引发了对透明度、问责制和潜在偏见的严重担忧。我们需要健全的监管框架,以确保人工智能在这些情况下得到负责任的使用。”
对鲍威尔的调查也对未来经济治理产生更广泛的影响。随着人工智能日益融入金融市场和经济决策,操纵和滥用的可能性也在增加。例如,人工智能算法可用于生成虚假新闻或操纵市场情绪,从而可能破坏像联邦储备委员会这样的机构的信誉。
展望未来,制定减轻这些风险的策略至关重要。这包括投资于决策者和公众的人工智能素养,为人工智能在金融领域的使用建立明确的道德准则,以及提高人工智能算法的透明度和问责制。对杰罗姆·鲍威尔的调查有力地提醒我们,人工智能给我们的经济和政治体系带来了挑战和机遇。这是一个行动呼吁,以确保人工智能被用于促进公平、透明和问责制,而不是破坏我们社会赖以存在的机构。
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