AI 系统多数决策不需要 LLM 思考，System 1 小模型更划算
petrusenko_max · x · 2026-11-01
arpitbhayani 提出思考框架：LLM 自回归逐 token 生成，适合推理和生成，但 AI 系统内部大部分决策整天做的只是路由、分类、格式判断这类简单任务，用更便宜的 System 1 式模型即可，不必让 LLM「思考」。
petrusenkomax 补充关键边界：直接预测（分类器）在标签集固定时很香，但一旦标签集每周变化，改一次 prompt 就比重新训练分类器划算。核心是把「何时用小模型 vs 何时用 prompt+LLM」当作成本与变更频率的权衡。
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