ICSE 2027研究：LLM代码自优化能耗超人类解42/44
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ICSE 2027研究：LLM代码自优化能耗超人类解42/44
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AI 综述
研究团队发布论文《Green Code or Costly Code?》，评估LLM代码优化的能耗成本。该研究测量了EffiBench上11个开源LLM在4种解码配置下的能耗表现，结果显示42/44种配置的自优化代码能耗高于人类参考解，能耗超标幅度达+4%至+886%。 论文指出，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。该研究成果已发表于ICSE 2027会议。研究还披露推理能耗跨度为0.79至8.68兆焦耳，相当于250至2800次GPT-4.1查询的能耗。
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10月26日
- arXiv · AIGreen Code or Costly Code? Evaluating the Energy Costs of Iterative LLM-Based Code Optimizations
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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