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人工智能经济学:在保护资金的同时实现价值最大化.pdf

上传人: 明**** 编号:1013157 2025-12-21 15页 332.88KB

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根据《Generative AI economics: Maximizing value to protect the public purse》的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **Amazon Bedrock定价基础**: - 价格基于token计算,不同模型价格不同。 - 每处理一个输入token和生成一个输出token都会收费。 - 例如,750字约1000token的Claude 3.5 Haiku模型,输入价格为$0.0008/K,输出价格为$0.004/K。 2. **成本优化技术**: - **模型蒸馏**:使用较小的学生模型达到教师模型准确性,速度提升500%,成本降低75%。 - **自动提示优化**:提高模型准确性35%,减少输出token 63%。 - **提示缓存**:通过缓存重复的提示内容,降低成本90%。 - **智能提示路由**:降低30-40%的成本。 3. **Amazon S3 Vectors**: - 以低廉的成本存储和查询向量,性能提升至90%。 4. **Strands Agents**: - 开源Python SDK,用于构建高效、模块化的智能代理。 5. **其他资源**: - 提供批量推理、智能工具/模型路由等优化方案。
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