有了 agent 这种范式之后,语言大模型就不会算错基本的计算题了
以前都说 LLM 是推理下一个字符,所以有可能算错 10+11 这种最基本的计算题 现在似乎不会了,agent 的逻辑之下,LLM 会发现这是一个计算题,所以会当场写一个脚本再来算,就不会算错了 很多以前纯靠预测字符的方案难以解决的问题现在似乎都被解决了(至少不会再犯离谱的错误
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以前都说 LLM 是推理下一个字符,所以有可能算错 10+11 这种最基本的计算题 现在似乎不会了,agent 的逻辑之下,LLM 会发现这是一个计算题,所以会当场写一个脚本再来算,就不会算错了 很多以前纯靠预测字符的方案难以解决的问题现在似乎都被解决了(至少不会再犯离谱的错误
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以前都说 LLM 是推理下一个字符,所以有可能算错 10+11 这种最基本的计算题 现在似乎不会了,agent 的逻辑之下,LLM 会发现这是一个计算题,所以会当场写一个脚本再来算,就不会算错了 很多以前纯靠预测字符的方案难以解决的问题现在似乎都被解决了(至少不会再犯离谱的错误
我以为我刚刚算错了,没有算错,是我框起来的框多了一个,0.12 * 1000 = 120/M 11 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
如图,如果按每月210亿token估算 输入70% 输出30% 缓存命中70% 每月成本高达 $108,097.50 ???? 疑惑不解 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
有点绷不住了,再算一遍,稳稳地,9.9-9.11=-0.21 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
挠头,为啥这个会算错啊,然后我用4.6试了一下,算的是对的. 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题