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识别并缓解生产级LLM推理基准中的系统性测量偏差

arXiv cs.AI ↗ · 2026-05-26 缓存

本文识别了由使用asyncio的单进程Python客户端导致的生产级LLM推理基准中的系统性测量偏差,并提出了一种多进程评估框架和一个新指标(NTPOT),以便在规模上准确分析服务引擎的性能。

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@jerryjliu0: 我们自豪地构建文档处理系统,不仅准确且成本低廉,还能大规模扩展到百万……

X AI KOLs Following ↗ · 2026-05-23 缓存

LlamaParse 现在为 Parse、Extract 和 Classify 任务提供延迟指标,包括排队时间、处理时间和总延迟的详细分解。这有助于用户监控和扩展其文档处理。

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