构建可靠LLM API：抵制低质、过度收费与配置削减
该研究由新加坡国立大学和加州大学伯克利分校的学者联合完成。新加坡国立大学的郭衍培是本文的第一作者，他长期研究大语言模型基础设施中的可信性和安全性问题，尤其是云端 LLM 服务的验证性和经济激励风险。他的导师是新加坡国立大学的青年教授张嘉恒和加州大学伯克利分校的 Dawn Song 教授。大语言模型（LLM）已经成为众多人工智能应用的基石。然而，尽管通过云端 API 访问这些模型十分方便，但这种“黑
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最近，中国的人工智能企业在更新迭代方面动作频频。春节期间，字节跳动和阿里巴巴相继推出了多模态技术创新成果，其中Seedance 2.0引发了全球范围内的广泛讨论。作为国家层面的大模型研发团队，科大讯飞也一直活跃在人工智能应用的第一线。在新年之前发布了星火X2大模型以展示其核心技术升级后，该公司又于2月28日推出了新的AI学习机T90系列，进一步加快了人工智能技术向实际应用的转化。这些发布背后体现了
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