Decagon发布推理栈自优化方法

Decagon工程师Pavi Dhiman与Cyrus Asgari发布文章，介绍一套让推理服务通过诊断、实验和测量持续优化的方法。团队称，该方法在发现新的性能瓶颈后继续迭代，并将既有调查经验带入下一轮优化。 文章提出的是一种自我改进的推理优化循环，长期目标是构建能随证据积累而提升的系统；目前公布的实践与成效主要体现在方法说明层面，尚不能等同于已实现全面自动优化。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。