
A | 飞象原创(魏德龄/文)路由是很多人所熟悉的词汇,最先想到的莫过于家中的路由器,它在网络层面,将数据拆分为一个个小小的“数据包”,以最经济的传输路径,把数据传给下一个节点。

B | 赵梦玥(UU)近日因前男友卢本伟结婚,再次成为舆论讨论焦点。与此同时,网络上也出现了关于她“恋爱期间出轨”“曾两次出轨”以及“去东南亚找男模”等说法。

C | 如今,“路由”一词又越来越多在人工智能领域被提及。 当然,此“路由”自然并非彼“路由”,但又有异曲同工之处。 AI也需要路由 目前,在人工智能领域中,“路由”一词在被越来越多提及的同时,还在不同的讨论场景下,加上了相应的前缀,但总体原理上不尽相同,均在于面对不同需求,对于算力的智能分配。

D | 面对持续发酵的传闻,UU近日发文回应,直言:“莫名其妙的谣言怎么还越说越离谱了”,并表示自己原本只是想把微博小号经营成一个“发点废话、每天开开心心”的地方,却因为网络舆论影响,反而变得越来越小心翼翼。 她表示,自己如今已经理解所谓的“自证陷阱”,认为女性很难通过不断证明自己来摆脱网络上的负面叙事。 “算力路由”在算力感知网络中用来支撑“最优路径+最佳算力”的分配逻辑,将业务流量动态调度至算力资源的最优节点。UU直言,这些年来网络上关于她“私生活”的各种故事,几乎都是凭空编造,且没有任何证据。此前,IETF还正式成立了算力路由工作组,来推进在通信协议中,使用“路由”来对算力流量进行优化分配。她认为,在网络环境中,想通过一个女性的私生活制造谣言几乎没有成本,即便当事人什么都没有做,也可能被不断贴上负面标签。 “模型路由”则在消费电子领域中,用来形容端侧与云端模型算力的智能切换。她还表示,自己并不是执着于证明自己是所谓的“好女人”或“圣洁、高尚”,而是单纯认为自己精力有限,更愿意把时间放在工作、生活以及吃喝玩乐上。在感情问题上,UU称自己一直非常排斥复杂的男女关系以及出轨带来的麻烦,认为成年人本身已经需要面对足够多的生活压力,完全没有必要再主动给自己增加这类问题。她透露,自己从情窦初开以来一共只谈过三段恋爱,并强调自己虽然作为普通人同样存在缺点,也犯过错误,但至少在感情问题上,她“不爱出轨,也不喜欢背叛感情”。 。智能路由机制会将复杂的任务拆解为子任务,通过决策器判断该子任务是留在本地(端侧)执行以保护隐私并节省成本,还是脱敏后发往云端执行以利用更强大算力。 与此同时,现代负载均衡器已演变为“智能请求路由”系统,它们不再将请求视为可互换的单位,而是根据模型的复杂度、数据的本地性以及硬件的亲和性来导向流量。这种“路由”将不仅看脸结束,还会监控CPU、GPU使用率和队列深度,以实现多维度的资源优化。 节省资源,保护隐私 在各个节点的算力,以及位于不同位置的模型间,使用路由来进行调度的好处在于节约资源与将敏感数据留在本地。 一个最简单易懂的原理在于,有时用户请求大模型的问题,可能仅仅是一个百科查询的问题,或只是简单的调侃,甚至所谓的低幼问题。但这些请求与复杂的研究与生成内容,一样传送至了高参数量的模型中运行,几乎可以说是对算力资源的一种浪费。 以英特尔在智能体PC中采用的路由机制为例,可以通过固定规则或AI模型判断该子任务的复杂度。如果子任务与本地AI能力的匹配度高,则被判定为“简单任务”,路由至本地小参数量模型执行。若本地无法胜任,则路由至云端API。 该功能还能同时提供保护敏感数据的能力,例如目前很多公司在内部,均开始限制公司资料上传至云端AI的权限,甚至使用专用的浏览器,来对数据进行水印添加、拦截上传等操作。而通过路由机制,可以进行隐私脱敏处理,在调度过程中,所有必须发往云端的数据都会先在本地进行脱敏处理,保护敏感信息。同时,路由并不盲目信任端侧结果。在端侧执行完成后,系统会进行质量校验。若结果不达标,会将其脱敏后重新提交至云端执行,并最终完成结果拼装。 路由机制也具备与AI一样的学习能力,能从过往的调度错误中积累经验,不断优化子任务的切割方式和分类器的准确度,使其越来越贴合用户习惯。

E | 这种路由原理,在更广的终端范围内同样适用,例如在智能手表、XR眼镜、手机、边缘算力与云端,路由机制在未来同样可以完成对于任务复杂度的调度。

F | 如调整设置、快速检索、优化照片这样的简单任务可以由本地2B小模型处理。而当可穿戴设备侧算力不足时,调度平台会将任务分流到与其连接的手机、PC或专用计算单元,通过7B-10B参数的模型进行处理,而针对极其复杂的重负载任务或需要海量数据支撑的请求,系统会通过调制解调器将任务发送至云端处理。 不过,对于个人用户的隐私保护而言,一旦涉及设备迁移,个性化数据则需要经过加密处理的云端服务来完成,以便用户购买新设备时,这些模型和数据会从云端无缝流转回新的端侧设备,避免了重新训练和磨合的周期。 以往在家庭网络中被人熟悉的路由概念,如今正准备开始指挥一场关于算力的交通。

G | 而在对不同任务需求再拆分再分配的背后,用户端不仅将保持无感的体验,还将获得时延更低的反馈,以及更好的数据保护,甚至是深度用户对于Token费用的节省。
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Published on:10:24:33
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