arXiv · AI· Sadra Emami, Benjamin Weigell, Mohammad Reza Mousavi, Gunel Jahangirova, Hugo Araujo, Bernhard Bauer·· 4 小时前AI 评分21
Green Code or Costly Code? Evaluating the Energy Costs of Iterative LLM-Based Code Optimizations
Green Code or Costly Code? Evaluating the Energy Costs of Iterative LLM-Based Code Optimizations
AI 导读
研究通过测量 EffiBench 上 11 个开源 LLM 在 4 种解码配置下的能耗，发现 42/44 种配置的自优化代码能耗高于人类参考解。 能耗超标幅度为 +4% 至 +886%。虽然 MoE 架构推理能耗显著更低，但性能优化目标与能效目标并未对齐。 该结果发表于 ICSE 2027。
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