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AI Monster Brawl将同一提示词发送给OpenRouter上全部325个文本模型，要求在1000点预算内打造怪兽格斗者；三分之一首次尝试失败，多数因超支，另有7%始终未能产出有效的格斗者。文章分析了常见失败模式，包括预算超支、无效部件以及JSON格式错误等问题。
本文介绍了一种面向移动众感知的成本感知Bandit框架，该框架将工人性能建模为先增后收敛的函数，并在预算约束下处理未知成本。
本文提出D2R-RAG，一个模型无关且资源感知的框架，在延迟和VRAM约束下诊断和修复RAG系统中的事实错误，在FEVER和HotpotQA上实现了更好的准确性与效率权衡。
Gary Marcus指出，由于成本高昂，公司们正在转向更便宜的开源AI模型，这威胁到了Anthropic和OpenAI的市场地位。