Cloudflare用Clef减少CI排障调用
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Cloudflare用Clef减少CI排障调用
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AI 综述
Cloudflare训练并上线了Clef与Clairic两款模型，搭建自有推理服务；在CI排障Agent的演示中，Clef负责快速选择工具，Clairic提取日志错误，再由大推理模型解释构建失败原因，使得出相同诊断结论所需的大语言模型调用从6次降至1次，token消耗从约4万降至约1,800。上述效果来自Cloudflare展示的演示场景。Cloudflare称，自2023年部署GPU以来，公司逐步补齐基础设施、算力、存储和模型能力，并以此扩展为覆盖这些环节的neolab。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展11月12日 03:24
Cloudflare 自训 Clef 与 Clairic 模型并上线自家推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月12日
- AGI HuntCloudflare 自训 Clef 与 Clairic 模型并上线自家推理
Cloudflare 自训 Clef 与 Clairic 两款模型并上线自家推理服务，将自身扩展为覆盖基础设施、算力、存储和模型的 neolab。其中小模型 Clef 用于混合路由，可将原本 6 次 LLM 调用降至 1 次，从而降低成本。
- AGI HuntCloudflare 自训小模型 Clef 做混合路由：LLM 调用从 6 次降至 1 次
Cloudflare 训练混合模型 Clef，通过 System 1 与 System 2 分流 CI 排障任务，使相同诊断结论的 LLM 调用从 6 次降至 1 次，token 消耗从约 40,000 降至约 1,800。其演示由 Clef Flash 挑选工具、Clairic 提取日志错误，再交由大推理模型解释构建失败原因。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1011月12日 03:00
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