分层推理路由演讲:小模型优先,不足再升级大模型

开发者在 Austin LangChain 大会上发表演讲并放出完整视频,提出分层认知路由方法:为每个请求动态路由,不需要时关闭 thinking、复用缓存答案,仅当小模型置信度未达门槛时才升级到大模型,以「在小模型够用时绝不调用大模型」的思路降低推理成本。

2026-10-24 ~ 2026-10-24 · 2 条相关

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