各位来宾，各位技术同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在人工智能，特别是大语言模型（LLM）时代日益关键的议题：Semantic Value Scoring。随着LLM能力的飞速提升及其在各行各业的广泛应用，我们享受着AI带来的便利与效率。然而，这背后也隐藏着一个不容忽视的问题：成本。每一次API调用，每一个生成的Token，都对应着实实在在的经济开销。同时，并非所有的AI输出都具有同等的价值。一个冗长但信息量稀疏的回复，与一个简洁且切中要害的回复，其“经济效益”可能天差地别，但它们消耗的Token成本却可能相近甚至前者更高。 这就引出了我们今天的主题——Semantic Value Scoring。它不仅仅是一种技术概念，更是一种成本效益分析的策略，旨在帮助我们在AI推理结果输出之前，量化本次推理结果的“经济效益”与“Token成本”的投入产出比。简单来说，我们希望找到一种机制，能够智能地判断：“这次AI的回答，值不值这么多钱？”或者“在给定成本预算下，我能得到最有价值的回答是什么？” 引言：AI推理的成本与价值困境 大语言模型无疑是当前技术领域最激动人心的创新之一。从代码生成到 …
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