工具调度
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Orchestrator：英伟达8B小模型如何重构AI工具调度范式，实现成本效益革命
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的算力消耗与成本问题日益凸显。传统解决方案依赖单一强大模型（如GPT-5）处理所有任务，导致推理成本居高不下，尤其在需要调用外部工具（如代码解释器、数学求解器、检索系统）的复杂场景中，这种模式既昂贵又低效。英伟达研究团队近期推出的Orchestrator模型，以仅80亿参数（8B）的轻量级架构，通过创新的工具调度机制，在多…
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的算力消耗与成本问题日益凸显。传统解决方案依赖单一强大模型（如GPT-5）处理所有任务，导致推理成本居高不下，尤其在需要调用外部工具（如代码解释器、数学求解器、检索系统）的复杂场景中，这种模式既昂贵又低效。英伟达研究团队近期推出的Orchestrator模型，以仅80亿参数（8B）的轻量级架构，通过创新的工具调度机制，在多…
