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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