廉价分类模型+LLM 混合架构:开发者提议按任务动态路由省账单
Efficient-Path4172 · reddit · 2026-10-09
一位开发者在 Reddit 提出并开始构建一个分类模型 harness 工具:用号称便宜 200 倍、快速 100 倍的「System 1」式分类模型(如 Jev)处理重复性分类任务,遇到「unknown」类别时触发大 LLM 调查新情况,再把新类别教给分类模型,从而避免昂贵的 LLM 反复推理。
设想场景:接入 WhatsApp/Facebook/Instagram 等社媒,自动分类用户对产品的不满;出现新型抱怨时 LLM 只需运行一次,之后由分类模型接管。作者认为该架构可扩展到智能家居、机器人等场景,但端侧非确定性环境仍有限制。
作者已开始编码,若反馈积极计划开源。发帖目的是验证想法是否有人做过、是否值得投入。
「编程与Agent」频道最新
- PiChat：住进 iPhone 的自主智能体，断点续跑不丢进度 — aigclink · 2026-10-09
- 改 3 个词系统提示词,2/4 确定性评估器翻车:Agent 行为漂移检测方案 — bibryam · 2026-10-09
- 一个提示词加一段音乐,Opus 5.5 跑 12 小时产出完整成品 — FinanceYF5 · 2026-10-09
- 开发者实测:AI 视频最大成本不是生成,而是反复重生成 — Khalizo · 2026-10-09
- AI agent 接管贷款审批：从 6 个工作日压缩到 20 分钟 — alex_verem · 2026-10-09
- 同题测试：两个 agent 四款工具跑 3D 需求，八轮对比实测 — tobowers · 2026-10-09