[AI]《Pandora's AI Model Routing Box: Efficient Allocation with Costly Value Estimation》A Fisch, S Trivedi, F Huot, W W. Cohen… [Google DeepMind] (2026)

在AI模型路由领域，核心难题是如何经济地为任务匹配最佳模型。过去的方法因忽视评估成本，常陷入选择不足或探查过度的困境。

本文洞见是：将“是否值得付费预估”看作经济学的“潘多拉魔盒”问题。关键操作是为每个昂贵评估计算“保留价格”，动态权衡探查成本与收益，从而解开难题。

此工作为AI资源分配引入了信息价值的经济学视角。它打开的新门是将此框架用于去中心化的智能体竞价，但尚未跨过的门槛是价值分布的复杂性及个体与全局效率的矛盾。

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