自我优化流水线的非对称容量分配：打破“等大”幻觉的算力经济学
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摘要
自我优化流水线若在生成、批判、修正三个阶段共用同一大模型，可能导致成本失控与效果下降。文章指出各阶段对模型容量的需求存在非对称缩放特性，提出生成用大模型、批判用小模型、修正用大模型的按需分配策略，并给出异构实例池的落地实现，以兼顾算力经济性与生成质量。
你的自我优化流水线还在三个阶段共用同一个大模型吗？💸 这可能正是你成本失控、越改越错的根源。本文揭示各阶段对模型容量的需求存在非对称缩放特性，提出“生成用大模型、批判用小模型、修正用大模型”的按需分配策略，并给出异构实例池的落地实现，帮你打破“等大”幻觉，兼顾算力经济性与生成质量。
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原文：
自我优化流水线的非对称容量分配：打破“等大”幻觉的算力经济学
（2026-09-12 05:00）
作者：
yweng18
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