
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。



一场风暴正在通常平静的美联储水域中酝酿。三位美国央行的前任掌舵人——珍妮特·耶伦、本·伯南克和艾伦·格林斯潘——发出了一项严厉警告,不是关于通货膨胀或利率,而是关于该机构本身的诚信。他们的集体声音,加上其他十位著名前官员,谴责对现任美联储主席杰罗姆·鲍威尔的刑事调查,将其描绘为对美联储独立性的危险攻击,以及对不太稳定经济体中出现的政治干预的令人担忧的回声。
司法部 (DoJ) 的举动是在特朗普总统对鲍威尔进行了一年无情的、常常是人身攻击之后发生的,特朗普公开批评了鲍威尔的利率决定,甚至使用了辱骂性言语。虽然调查的具体细节仍不清楚,但前美联储主席们认为这是一个危险的先例,可能会削弱美联储根据经济数据做出独立决定的能力,使其免受政治压力。
“这就是新兴市场中制度薄弱的国家制定货币政策的方式,这对通货膨胀和更广泛的经济运行产生高度负面影响,”前官员们表示,强调了如果美联储的独立性受到损害,可能造成的经济不稳定。“这在美国没有立足之地,美国最大的优势是法治,这是我们经济成功的基础。”
央行的独立性是现代经济政策的基石。它允许他们做出艰难的决定,比如提高利率以对抗通货膨胀,即使这些决定在短期内不受欢迎。这种独立性对于维持价格稳定和促进长期经济增长至关重要。当政治考量开始影响货币政策时,后果可能是严重的,导致通货膨胀、货币危机和投资者信心丧失。
目前的情况提出了关于人工智能在理解和应对此类危机中的作用的深刻问题。人工智能驱动的工具越来越多地用于分析经济数据、预测市场趋势,甚至评估政策决定的潜在影响。然而,这些工具的优劣取决于它们所训练的数据,并且它们无法解释人类行为和政治干预的不可预测因素。
例如,一个基于历史数据训练的人工智能模型可能会预测某种市场对加息的反应。但如果该决定被认为是出于政治动机,市场反应可能会完全不同。这突显了人工智能在一个人类情感和政治考量发挥重要作用的世界中的局限性。
展望未来,挑战将是开发能够更好地理解和解释这些复杂因素的人工智能系统。这将需要将新闻文章、社交媒体情绪和专家意见等定性数据纳入人工智能模型。它还需要开发能够从意外事件中学习并适应不断变化的环境的人工智能算法。
前美联储主席们对杰罗姆·鲍威尔调查的谴责强调了维护央行独立性的重要性。它还强调了在一个经济决策与政治考量日益交织的世界中,需要对人工智能的作用有更细致的理解。随着技术的不断发展,确保人工智能工具用于支持,而不是破坏稳健经济政策和法治的原则至关重要。
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