Các chiến lược tối ưu hóa giảm chi phí AI trong các tác nhân địa phương lên đến 80%

Nano Labs đã trình bày một phương pháp tiếp cận sáng tạo nhằm nâng cao hiệu quả trong việc phục hồi các tác nhân địa phương, tiết lộ cách các chiến lược kỹ thuật phù hợp có thể biến đổi nền kinh tế tính toán của AI. Theo Jack Kong, CEO của công ty, phương pháp mới này kết hợp các kiến trúc tiên tiến với quy trình quét thông minh để đạt được giảm thiểu đáng kể trong việc tiêu thụ tài nguyên.

Đề xuất kỹ thuật của Nano Labs để tăng hiệu quả

Phương pháp đề xuất sử dụng kiến trúc cây xem trước mq kết hợp với các công cụ quét qmd. Cách tiếp cận này cho phép phân tích tên tệp trước khi thực hiện trích xuất dữ liệu chính xác, tối ưu hóa từng bước của quá trình. Ưu điểm nổi bật nhất là giảm hơn 80% lượng token tiêu thụ, mà không làm giảm độ chính xác của kết quả. Để cung cấp bối cảnh, con số này thể hiện một bước tiến đáng kể khi ngân sách AI trên đám mây đang phải chịu áp lực ngày càng lớn.

Tại sao tối ưu hóa địa phương lại mang tính chiến lược vào năm 2026

Khi các chi phí liên quan đến trí tuệ nhân tạo trên đám mây tiếp tục tăng, các tổ chức tìm kiếm các phương án thay thế để duy trì lợi nhuận. Các chiến lược tối ưu hóa trong quy trình địa phương đã trở thành ưu tiên cạnh tranh. Việc triển khai những cải tiến này không chỉ giảm chi phí vận hành mà còn cung cấp khả năng kiểm soát tốt hơn về hạ tầng, cho phép các nhóm phát triển làm việc hiệu quả và linh hoạt hơn trong môi trường của chính họ.