标签： 计算成本

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解析 ‘Agent-to-Agent Negotiation’：实现两个 Agent 之间关于‘计算成本’与‘答案精度’的博弈逻辑

各位专家、同仁们： 大家好！ 今天，我们聚焦一个在人工智能和分布式系统领域日益重要的主题——“Agent-to-Agent Negotiation”，即智能体间的自主协商。具体而言，我们将深入探讨如何设计并实现两个Agent之间围绕“计算成本”与“答案精度”进行博弈的逻辑。这不仅仅是一个理论探讨，更是一个在云计算资源分配、分布式AI任务协作、甚至自动驾驶决策等诸多实际场景中，具备巨大应用潜力的话题。 引言：为什么需要Agent间的协商？ 在日益复杂的数字生态系统中，单一的、中心化的控制机制往往难以应对快速变化的需求和异构的资源。智能体（Agent）作为具备感知、决策和行动能力的自主实体，为我们提供了一种分布式、模块化的解决方案。当多个Agent需要协同完成任务，或争夺有限资源时，它们之间不可避免地会产生冲突或需要权衡。此时，协商（Negotiation）就成为了一种优雅而高效的解决方案。 想象一下这样的场景：你有一个“计算服务提供者”Agent（Provider Agent），它拥有不同计算资源的集群，可以执行复杂的分析任务；另一个是“数据分析需求者”Agent（Consumer Ag …

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解析 ‘Agent-to-Agent Negotiation’：实现两个 Agent 之间关于‘计算成本’与‘答案精度’的博弈逻辑

智能体博弈的艺术与科学：Agent-to-Agent 协商在计算成本与答案精度中的应用 各位听众，大家好。今天我们将深入探讨一个在分布式人工智能和多智能体系统领域至关重要的话题：智能体间的协商（Agent-to-Agent Negotiation）。特别地，我们将聚焦于如何实现两个智能体之间，针对“计算成本”与“答案精度”这两个核心维度进行博弈的逻辑。 在现代复杂的AI系统中，单一智能体往往难以独立完成所有任务。任务的分解、资源的分配、能力的整合，都需要智能体之间进行有效的沟通与协作。协商正是这种协作的核心机制之一。想象一个场景：一个智能体（我们称之为请求方Agent A）需要一项特定的计算服务，比如一个复杂的预测模型。另一个智能体（服务提供方Agent B）能够提供这项服务。Agent A关心的是预测的准确性以及需要为此支付的成本；Agent B关心的是执行计算所需的资源成本以及它能够获得的报酬，同时它也需要提供一定程度的服务质量。 这种场景下，Agent A和Agent B之间就形成了一个典型的博弈关系。Agent A希望以尽可能低的成本获得尽可能高的精度，而Agent B则希望以 …

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Switch Transformer的稀疏激活机制：如何扩展至万亿参数且保持计算成本恒定

Switch Transformer：万亿参数模型与恒定计算成本的炼金术 大家好，今天我们来聊聊一个在大型语言模型领域非常重要的架构——Switch Transformer。它的核心思想在于利用稀疏激活机制，让我们能够在扩展模型规模到万亿参数的同时，尽可能地保持计算成本的相对稳定。这听起来有点像炼金术，但实际上背后是精巧的设计和工程实现。 1. 大型模型的需求与挑战 在深入Switch Transformer之前，我们需要先理解为什么我们需要如此庞大的模型，以及扩展模型规模会带来哪些挑战。 模型规模与性能：经验表明，在一定范围内，模型参数越多，模型能够学习到的知识就越多，在各种NLP任务上的表现也就越好。更大的模型能够更好地捕捉数据中的复杂关系，并生成更流畅、更准确的文本。 计算成本：然而，模型规模的增加直接导致计算成本的线性甚至超线性增长。训练和推理都需要消耗大量的计算资源，这限制了大型模型的实际应用。 内存限制：更大的模型需要更多的内存来存储参数和中间激活值。这可能会超出单机的内存容量，需要进行模型并行化，而模型并行化又会引入额外的通信开销。 因此，我们需要一种方法，既能享受大型模 …

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MySQL中的虚拟列（Virtual Columns）：基于函数计算的索引如何平衡存储与计算成本？

MySQL虚拟列：索引的存储与计算成本平衡之道 各位，大家好！今天我们来聊聊MySQL中一个非常有用的特性：虚拟列（Virtual Columns），以及如何利用它们结合索引，来平衡数据存储成本和查询计算成本。 什么是虚拟列？ 虚拟列，也称为计算列或派生列，是一种其值不是实际存储在表中的列。 它的值是根据其他列（可以是同一行或其他表中的列）以及一个表达式计算出来的。 简单来说，虚拟列就像一个“视图列”，但它是表的一部分，而不是一个独立的视图对象。 MySQL支持两种类型的虚拟列： VIRTUAL (或GENERATED ALWAYS AS) 列： 这种列的值是在读取时动态计算的。它不会占用任何存储空间，每次访问该列时都会执行计算。 STORED (或GENERATED ALWAYS AS STORED) 列： 这种列的值是在插入或更新行时计算并存储的。它会占用存储空间，但读取速度更快，因为它不需要实时计算。 虚拟列的语法 创建虚拟列的语法如下： CREATE TABLE table_name ( column1 data_type, column2 data_type, virtual …

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MySQL中的虚拟列（Virtual Columns）：基于函数计算的索引（Functional Index）如何平衡存储与计算成本？

MySQL 虚拟列与函数索引：存储与计算的权衡 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中虚拟列（Virtual Columns）与基于函数计算的索引（Functional Index）这一主题。这个话题的核心在于如何在存储空间和计算资源之间找到一个最佳平衡点，以优化查询性能。 一、虚拟列的概念与类型 虚拟列，顾名思义，并非实际存储在磁盘上的列，而是基于其他列或表达式计算而来的。MySQL 5.7.6 版本开始引入了虚拟列，极大地增强了数据库的灵活性。 虚拟列分为两种类型： VIRTUAL/GENERATED ALWAYS AS (expression): 每次读取时计算。不占用存储空间，但每次访问都需要进行计算。 STORED/GENERATED ALWAYS AS (expression) STORED: 在数据插入或更新时计算并存储。占用额外的存储空间，但读取速度更快，因为它无需实时计算。 语法示例： CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50) …

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MySQL中的虚拟列（Virtual Columns）：基于函数计算的索引（Functional Index）如何平衡索引、存储与计算成本？

MySQL 虚拟列与基于函数计算的索引：平衡之道 大家好！今天我们来深入探讨一个MySQL中非常实用且强大的特性：虚拟列（Virtual Columns），以及如何利用它来实现基于函数计算的索引（Functional Index）。我们将重点关注如何在索引、存储和计算成本之间找到最佳平衡点。 1. 虚拟列：概念与优势 虚拟列，也称为计算列或派生列，是指其值不是直接存储在表中，而是通过一个表达式计算得到的列。这个表达式可以包含其他列、常量、函数等。与传统列相比，虚拟列的主要优势在于： 数据一致性： 虚拟列的值是自动计算的，因此可以确保数据的一致性，避免因手动更新导致的错误。 简化查询： 复杂的计算可以封装在虚拟列中，从而简化查询语句，提高可读性。 提高性能： 通过在虚拟列上创建索引，可以加速基于复杂表达式的查询。 MySQL从5.7版本开始支持虚拟列，并在8.0版本中进行了增强。虚拟列有两种类型： VIRTUAL (或 AS): 虚拟列的值在每次查询时计算。不占用实际存储空间。 STORED: 虚拟列的值在插入或更新数据时计算并存储。占用实际存储空间。 示例：VIRTUAL 列 假设我们 …

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MySQL中的虚拟列：索引、存储与计算成本的平衡艺术

MySQL中的虚拟列：索引、存储与计算成本的平衡艺术 大家好！今天我们来深入探讨一个MySQL中非常实用但又容易被忽视的特性：虚拟列（Virtual Columns），也称为生成列（Generated Columns）。我们会从索引、存储和计算成本等多个角度，分析如何巧妙地运用虚拟列，在性能和资源消耗之间找到最佳的平衡点。 1. 什么是虚拟列？ 虚拟列是一种特殊的列，它的值不是实际存储在表中的，而是通过表达式计算得出的。这意味着，当您查询包含虚拟列的表时，MySQL会在运行时动态计算虚拟列的值。虚拟列的定义可以基于表中的其他列，也可以基于常量或函数。 虚拟列有两种类型： Virtual (Stored = NO): 这种类型的虚拟列不会占用任何存储空间。每次查询时，表达式都会被重新计算。这是默认类型。 Stored (Stored = YES): 这种类型的虚拟列会将计算结果存储在表中，就像普通列一样。这意味着查询时不需要重新计算，但会占用额外的存储空间。 2. 虚拟列的语法 创建虚拟列的语法如下： ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_na …

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云计算成本的 unit economics 分析与优化

好的，各位云端冲浪选手们，欢迎来到今天的“云计算成本大作战”特别讲座！我是你们的老朋友，人称“Bug终结者”的编程专家，今天咱们就来聊聊这云计算的成本，以及如何把它玩转于股掌之间。 云计算，听起来高大上，实际上就是把咱们的电脑、服务器、软件搬到了云端。好处嘛，显而易见：弹性伸缩，按需付费，省心省力。但如果算不清账，那可就不是省钱，而是烧钱了！😱 今天，咱们的目标是： 理解云计算成本的 Unit Economics：搞清楚钱都花在哪儿了，就像侦探一样，揪出隐藏的成本黑洞。 掌握成本优化的各种姿势：学会十八般武艺，降本增效，让老板对你刮目相看。😎 第一幕：Unit Economics，成本的“解剖刀” 什么是 Unit Economics 呢？简单来说，就是把你的云计算成本拆解到最小的业务单元，比如每个用户、每个请求、每个事务。这就像医生给病人做体检，只有了解了各个器官的健康状况，才能对症下药。 想象一下，你开了一家在线视频网站，每天有几百万用户在线观看。如果只是笼统地说“这个月云计算花了100万”，那根本没法优化。我们需要知道： 每个用户的平均成本是多少？ 哪个视频类型的成本最高？ 高峰 …

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云计算成本预测与预算管理： FinOps 实践

云计算成本预测与预算管理：FinOps 实践 (一场程序员的吐槽大会) 各位观众，各位小伙伴，各位头发还茂盛的同行们！大家好！🎉 今天，我们不聊高并发，不谈微服务，也不死磕算法，咱们来聊点更实在、更接地气、也更能让我们“心痛”的话题：云计算成本！ 没错，就是那个每个月账单都像过山车一样刺激，时不时还会给你来个“惊喜”的玩意儿。 我估计在座的各位，都或多或少经历过这样的场景： 项目上线前，信誓旦旦的说：“上云！弹性伸缩！按需付费！成本可控！” 项目上线后，看着蹭蹭往上涨的账单，开始怀疑人生：“这真的是按需付费吗？怎么感觉是按需被宰啊？！” 老板问：“这个月云费用超预算了，什么情况？” 你：“…… (内心OS：我也不知道啊！可能云服务器它自己想吃点好的吧！)” 😅 所以，今天咱们就来好好聊聊，如何驯服这头名叫“云计算成本”的野兽，让它成为我们手中的利器，而不是每个月的噩梦。 这就是FinOps 的精髓所在！ 第一幕：云计算的“美丽陷阱” 首先，咱们得承认，云计算确实是个好东西。它像一个魔法盒子，给我们提供了无限的算力、存储和各种奇奇怪怪的服务。 想象一下，以前我们得自己搭建机房，购买服务器 …

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云计算成本管理委员会的建立与高效运作模式

嘿，云计算成本管理委员会！别让云变成吞金兽！ 💰 各位朋友，大家好！我是你们的老朋友，一位在代码世界里摸爬滚打多年的老兵。今天，咱们不聊那些高大上的AI算法，也不谈那些炫酷的前端框架，咱们来聊聊一个看似不起眼，却能直接影响你年底奖金的——云计算成本管理！ 话说回来，云计算这玩意儿，就像一个巨大的自助餐厅，各种美味佳肴（服务）应有尽有，想吃啥拿啥，方便得很！可是，如果吃相太难看，盘子堆得比山还高，最后结账的时候，估计你的钱包就要哭晕在厕所了。😭 所以，为了防止云计算变成吞金兽，我们需要一个强有力的组织——云计算成本管理委员会！这个委员会可不是摆设，而是要真刀真枪地解决问题，让咱们的云资源用得高效，省得开心！ 那么，这个委员会该如何建立，又该如何高效运作呢？别急，今天我就给大家来个“云计算成本管理委员会建设与高效运作”的深度剖析，保证让你听得明白，用得上手！ 一、 成立：组建你的复仇者联盟！ 建立一个优秀的云计算成本管理委员会，就像组建一个超级英雄团队，你需要找到合适的成员，赋予他们明确的职责，才能发挥出最大的战斗力。 1. 谁来当家做主？委员会成员构成 委员会的成员构成至关重要，需要涵盖 …

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