IBM pokazuje, że agenci AI oparte na otwartych modelach mogą obniżyć koszty projektowania chipów ponad 11-krotnie
IBM Research wykorzystało skoordynowaną „fabrykę agentów” wieloagentowych do eksploracji optymalizacji sprzętowych dekodera korekcji błędów kwantowych, porównując modele własnościowe i otwarte modele wiodące przy tym samym budżecie 100 hipotez. Konfiguracja z otwartym modelem, uruchomiona lokalnie przez framework rozproszonego wnioskowania IBM llm-d, osiągnęła 52-krotne przyspieszenie względem bazowego projektu za około 26 USD kosztów wnioskowania, w porównaniu do 299 USD dla konfiguracji z modelem własnościowym, która osiągnęła wyższe, 204-krotne przyspieszenie. Badanie pokazuje, że routing uwzględniający pamięć podręczną i efektywne serwowanie (98% trafień w cache prefiksów, ~0,11 USD za milion tokenów) sprawiły, że podejście z otwartymi modelami było znacznie tańsze, przy wciąż znajdowaniu poprawnych, kompaktowych projektów sprzętowych.