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论文提出大模型推理拍卖机制

1 篇报道1 个报道来源3 小时前更新

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AI 综述

Michael I. Jordan等人在arXiv发表《Inference Auctions》,提出在大模型推理需求超过算力容量时,通过用户竞价分配服务优先级的机制。竞价代理可在预算约束内动态调整出价,以争取更快响应并最大化自身效用。 论文实验称,该机制能够提升系统福利,同时保留SGLang在缓存利用率和延迟方面的优势;目前这属于论文报告的实验结果。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月25日
  1. AGI Hunt
    Michael Jordan 团队提出 LLM 推理拍卖机制:用户竞价获取更快服务

    Michael I. Jordan 等人在 arXiv 发布论文《Inference Auctions》,提出让用户竞价获取更快 LLM 服务的推理拍卖机制。autobidding agent 可在预算约束下动态调整出价并最大化效用;实验显示该机制提升系统福利,同时保留 SGLang 在缓存利用率和延迟方面的优势。

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