观点：AI 系统多数决策用 System 1 小模型更划算

Arpit Bhayani 提出在 AI 系统中划分 System 1 与 System 2 决策模型的思路：LLM 是自回归模型，每个 token 都需一次前向传播，成本高，适合推理和生成任务；而系统内部大量决策只是路由、分类、打分和格式判断这类简单任务，用更便宜的小模型（System 1）才是正确且更经济的选择。

2026-10-31 ~ 2026-11-01 · 2 条相关

• LLM 不该包办一切:System 1 模型才是路由、打分、分类的正确选择 — arpit_bhayani · 2026-10-31
• AI 系统多数决策不需要 LLM 思考，System 1 小模型更划算 — petrusenko_max · 2026-11-01