待验证50% 置信决策规则精确时间

对于调用量较低或任务高度多变的场景，直接使用通用大模型可能仍是更经济的选择

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/4

首次发现

来源

用多轮强化学习在SageMaker上微调搜索智能体

涉及实体

相关事实

待验证用小模型做技能提炼、大模型做实际执行可能是更优的成本-性能组合78% 相似待验证对于执行类任务应使用低成本模型，对于规划类任务应使用顶级模型，即成本分层的决策规则76% 相似待验证高难度低频次任务优先考虑High配置，高频次实时性任务优先考虑标准版本，大规模批处理可用小模型初筛加大模型精修的组合策略75% 相似待验证当某类任务足够高频、稳定且对成本敏感时，将其从通用模型下沉到专用训练模型才可能兑现显著成本收益73% 相似待验证按任务性质选择模型档位——不是所有任务都需要最强推理——能显著优化成本效率73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/971904

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/971904

MCP

get_claim(id=971904)