边缘-云LLM函数调用的碳感知路由
原文标题：Carbon-Aware Routing for Function Calling in Edge-Cloud LLM Systems
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论文提出碳感知路由框架，将函数调用查询在三层边缘-云架构上分发，结合边缘与云端异构硬件上的 LLM。核心是轻量 k-NN 预测器在统一语义-词汇嵌入空间中估计各层准确率、延迟与功耗，再结合实时电网碳强度将查询路由至最低排放且能成功执行的层级。在主流函数调用基准上，该框架在保持云端级准确率的同时平均降低 4 倍运营碳排放。
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碳感知路由在三层边缘-云架构上分发函数调用，保持云端级准确率同时平均降低4倍运营碳排放。
- •将函数调用查询分发到三层边缘-云架构，结合异构硬件上的边缘与云端LLM。
- •轻量k-NN预测器在统一语义-词汇嵌入空间中估计各层的准确率、延迟与功耗。
- •预测结果结合实时电网碳强度，将查询路由到能成功执行的最低排放层级。
- •在主流函数调用基准与LLM家族上，匹配云端级准确率，平均降低4倍运营碳排放。
为什么重要：为智能体函数调用的能耗与碳排提供可落地的路由方案，对大规模部署的云厂商与边缘推理调度有直接价值。
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