
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。



Linux和Git的创建者Linus Torvalds最近在一个小型个人项目上尝试了AI辅助编码,这种做法有时被称为“感觉编码”。该项目AudioNoise是一个用于创建随机数字音频效果的仓库,与Torvalds对吉他效果器的兴趣有关。
Torvalds在该项目的README文件中披露,他利用AI编码工具开发了Python可视化组件。他写道:“另请注意,python可视化工具基本上是通过感觉编码编写的。”他承认自己对Python的了解有限,并表示:“我对模拟滤波器的了解比对python的了解要多——但这说明不了什么。”
他解释说,他的过程始于典型的“照猫画虎”方法,包括在线搜索和模仿现有代码。然而,他随后通过直接使用Google Antigravity来生成音频样本可视化器,从而简化了流程。Google Antigravity是Windsurf的一个分支,Windsurf是一个以AI为中心的集成开发环境(IDE)。虽然Torvalds没有明确说明使用的具体AI模型,但使用Antigravity表明它很可能是集成在该环境中的模型。
感觉编码是一个略带戏谑意味的术语,指的是使用AI工具生成代码,而无需过多的人工直接干预的做法。AI本质上是解释程序员的“感觉”或意图,并尝试将其转化为功能代码。虽然Torvalds在此次事件中对AI的使用仅限于一个业余项目的一小部分,但它突显了AI辅助开发的日益普及和潜力。
AI在软件开发中的应用正日益受到关注,各种工具和平台不断涌现,以协助程序员完成从代码完成到自动错误检测等任务。这些工具可能会提高开发人员的生产力,并降低新程序员的入门门槛。然而,人们仍然担心代码质量、安全漏洞以及人类开发人员可能被取代的问题。
Torvalds对AI辅助编码的尝试,尽管有限,但也表明开源社区对这些技术的认识和接受程度正在提高。虽然他似乎并没有完全接受这种方法,但他尝试使用AI工具的意愿突显了它们对软件开发未来可能产生的影响。AudioNoise仓库目前已在GitHub上提供,允许其他人探索代码并尝试生成的音频效果。
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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。


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美国联邦通信委员会 (FCC) 已经批准了 Verizon 的一项豁免,取消了其在 60 天后自动解锁手机的要求,这可能会阻碍客户更换运营商的能力。这项决定将 Verizon 的解锁政策转变为 CTIA 的自愿准则,要求客户在履行合同条款后请求解锁,从而引发了人们对移动市场中消费者选择和竞争的担忧。

Linus Torvalds 使用了一个 AI 编码工具,很可能是通过 Antigravity IDE 使用的 Google Gemini,在他的业余项目 AudioNoise 中,用于一个基于 Python 的音频可视化工具,这表明他对 AI 辅助开发进行了一次有限的尝试。虽然 Torvalds 承认该工具在特定任务中的实用性,但他更广泛的观点强调了 AI 在代码维护和审查方面的潜力,而不是完全的代码生成,这反映了一种在软件开发中集成 AI 的务实方法。这项实验突显了 AI 在协助即使是经验丰富的开发者处理不熟悉的语言或任务方面不断演变的角色。


派拉蒙已在特拉华州法院起诉华纳兄弟探索(WBD),质疑WBD以827亿美元的价格将其流媒体和电影业务出售给奈飞的交易。派拉蒙已对WBD发起1084亿美元的恶意收购要约,声称WBD没有充分理由拒绝派拉蒙的报价,并声称该报价优于奈飞每股27.72美元的估值。派拉蒙正在寻求WBD估值方法的透明度,以便在1月21日截止日期前影响股东。


美国联邦通信委员会 (FCC) 已经批准了 Verizon 的一项豁免,取消了其在 60 天后自动解锁手机的要求,这可能会阻碍客户转换到其他运营商。这项决定将 Verizon 的解锁政策调整为与美国无线通信和互联网协会 (CTIA) 的自愿准则相一致,要求客户在履行合同条款后或等待长达一年的预付费设备后,才能申请解锁,这引发了人们对消费者选择和市场竞争的担忧。美国联邦通信委员会认为 CTIA 准则提供了足够的消费者保护,但其对手机竞争的长期影响还有待观察。

Linus Torvalds 在他的业余项目 AudioNoise 中,利用 AI 编码工具(很可能是通过 Antigravity IDE 使用的 Google Gemini)开发了一个基于 Python 的音频可视化工具,这表明 AI 在开发中的应用有限。虽然 Torvalds 认为 AI 在代码维护和审查方面具有潜力,但这个项目突显了 AI 在特定任务中的实用性,而不是他编码方法的全面转变。 这种探索反映了 AI 工具在软件开发中日益增长的整合,即使对于以传统方法著称的创作者来说也是如此。

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