英偉達給Pi加外掛:Agent自己研究找出4種優化,Token最高省64%
BiRun 訊,英偉達 NVLabs 開源 SoL-Pi,給 Coding Agent Harness「Pi」加了一層效率優化。研究團隊搭了一套自動研究流程,讓多個 Agent 分析 Pi 的運行軌跡、提出優化方案、改代碼並自動驗証。最初有 152 個候選方向,最後只留下 4 個。
這 4 個優化都在減少重復開銷。比如改完代碼後直接接着跑測試,少一次模型調用;讀過的大文件和長輸出先存到本地,需要時再取;子任務結束後判斷要不要壓縮上下文;超長日誌先交給便宜模型篩重點,再覈對內容確實來自原日誌。
在 EdgeBench 上,SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token,成本低約三分之一;相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness,Token 少 35%–64%,按 API 標價計算成本低 50%–54%。
不過省錢會損失一點能力,SoL-Pi 保留了 Pi 約 94% 的平均得分;在 Terminal-Bench 4 的 63 個 CPU 任務裡,它解出 15 個,Codex 和 Pi 都是 18 個。
信源
動察 Beating 頻道 · 動察 Beating 交流羣。
這 4 個優化都在減少重復開銷。比如改完代碼後直接接着跑測試,少一次模型調用;讀過的大文件和長輸出先存到本地,需要時再取;子任務結束後判斷要不要壓縮上下文;超長日誌先交給便宜模型篩重點,再覈對內容確實來自原日誌。
在 EdgeBench 上,SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token,成本低約三分之一;相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness,Token 少 35%–64%,按 API 標價計算成本低 50%–54%。
不過省錢會損失一點能力,SoL-Pi 保留了 Pi 約 94% 的平均得分;在 Terminal-Bench 4 的 63 個 CPU 任務裡,它解出 15 個,Codex 和 Pi 都是 18 個。
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