LLM推理中的延迟问题常被忽视，而实时应用对此要求严苛。来自Zoom的华人团队提出草稿链（CoD）技术，仅用7.6%的token，就能在保持准确率的同时，大幅降低推理成本和延迟。

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人工智能正在逐渐融入各行各业，而大语言模型（LLM）在推理过程中所面临的延迟问题常常被忽视。如今，来自Zoom的华人团队提出的「草稿链」技术（Chain of ...

研究员Prabhakar指出，对一家每月处理百万次推理请求的企业而言，采纳草稿链技术，每月成本将从原本的3800美元减少到仅760美元，节省开支超过3000美元。不仅如此，草稿链的实现方式也极其简单，企业只需对现有模型的提示进行必要调整，无需重新训练模型或改变架构即可顺利切换。

2022 年推出的 Chain-of-Thought (CoT) 等当前最先进的推理技术，通过将问题分解为逐步推理，大大提高了 AI 解决复杂问题的能力。但这种方法会生成冗长的解释，消耗大量计算资源并增加响应延迟。