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该论文将 AI 模型市场中的计算套利形式化为一个分配问题，证明了该问题通常是 NP 难的，并表明在收益递减条件下可以高效计算最优分配方案，同时提出了一种样本效率高的模型性能估计方法。
Cursor 的新型 Agent 集群设计采用规划器与工作器模型，将任务分解为树状结构，实现了显著的降本增效。在一项用 Rust 从头重写 SQLite 的测试中，新型集群在四小时内达到 80% 通过率，而旧集群则失败了。
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。