論文の概要: EcoThink: A Green Adaptive Inference Framework for Sustainable and Accessible Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25498v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 14:37:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.336052
- Title: EcoThink: A Green Adaptive Inference Framework for Sustainable and Accessible Agents
- Title（参考訳）: EcoThink: 持続可能なアクセシブルエージェントのためのグリーン適応推論フレームワーク
- Authors: Linxiao Li, Zhixiang Lu,
- Abstract要約: EcoThinkは、高性能AIインテリジェンスと環境責任を調整します。
統計的に有意な性能損失を伴わずに、推論エネルギーを平均で40.4%削減する。
アルゴリズム廃棄物を緩和することにより、EcoThinkは持続可能な、包括的でエネルギー効率の良い生成AIエージェントへのスケーラブルなパスを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14323566945483493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the Web transitions from static retrieval to generative interaction, the escalating environmental footprint of Large Language Models (LLMs) presents a critical sustainability challenge. Current paradigms indiscriminately apply computation-intensive strategies like Chain-of-Thought (CoT) to billions of daily queries, causing LLM overthinking, a redundancy that amplifies carbon emissions and operational barriers. This inefficiency directly undermines UN Sustainable Development Goals 13 (Climate Action) and 10 (Reduced Inequalities) by hindering equitable AI access in resource-constrained regions. To address this, we introduce EcoThink, an energy-aware adaptive inference framework designed to reconcile high-performance AI intelligence with environmental responsibility. EcoThink employs a lightweight, distillation-based router to dynamically assess query complexity, skipping unnecessary reasoning for factoid retrieval while reserving deep computation for complex logic. Extensive evaluations across 9 diverse benchmarks demonstrate that EcoThink reduces inference energy by 40.4% on average (up to 81.9% for web knowledge retrieval) without statistically significant performance loss. By mitigating algorithmic waste, EcoThink offers a scalable path toward a sustainable, inclusive, and energy-efficient generative AI Agent.
- Abstract（参考訳）: Web が静的検索から生成的相互作用へと移行するにつれ,Large Language Models (LLMs) の環境フットプリントの増大が重要な持続可能性課題となっている。
現在のパラダイムでは、Chain-of-Thought(CoT)のような計算集約的な戦略を数十億の日次クエリに適用しています。
この非効率性は、資源制約のある地域での公平なAIアクセスを妨げることにより、国連持続可能な開発目標13(クライムトアクション)と10(リデュード不平等)を直接阻害する。
そこで本稿では,高性能AIインテリジェンスと環境責任の調整を目的とした,エネルギー対応適応推論フレームワークであるEcoThinkを紹介する。
EcoThinkは、軽量な蒸留ベースのルータを使用して、クエリの複雑さを動的に評価し、複雑なロジックの深い計算を維持しながら、ファクトイド検索の不要な推論をスキップする。
9つの異なるベンチマークで広範囲に評価された結果、EcoThinkは統計的に有意な性能損失を伴わずに、推論エネルギーを平均で40.4%削減する(Web知識検索では81.9%まで)。
アルゴリズム廃棄物を緩和することにより、EcoThinkは持続可能な、包括的でエネルギー効率の良い生成AIエージェントへのスケーラブルなパスを提供する。
関連論文リスト
- ODAR: Principled Adaptive Routing for LLM Reasoning via Active Inference [60.958331943869126]
ODAR-Expertは、原則化されたリソース割り当てによる精度と効率のトレードオフを最適化する適応的なルーティングフレームワークである。
我々は、MATHの98.2%の精度、HumanityのLast Examの54.8%を含む、強く一貫した利得を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-27T05:22:01Z) - Reinforcement Learning-Based Energy-Aware Coverage Path Planning for Precision Agriculture [6.218614094739671]
本稿では,SAC(Soft Actor-Critic)強化学習に基づくエネルギー対応CPPフレームワークを提案する。
エネルギー制限下での堅牢で適応的な意思決定を可能にするため、このフレームワークは空間的特徴抽出のためにCNN(Conal Neural Networks)を統合している。
専用報酬関数は、カバレッジ効率、エネルギー消費、ベース間のリターン制約を共同で最適化するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-23T02:33:14Z) - AutoForge: Automated Environment Synthesis for Agentic Reinforcement Learning [71.4322853508083]
シミュレーション環境における強化学習の実施は、言語ベースのエージェントを強化するためのコスト効率が高く、スケーラブルな方法を提供する。
これまでの作業は、半自動化された環境合成や、十分な困難を欠いたタスクに限られており、幅や深さがほとんどない。
本稿では,高難易度かつ容易に検証可能なタスクに関連付けられたシミュレーション環境の,自動化されたスケーラブルな合成のための統一パイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-28T09:43:11Z) - Lightweight Autoencoder-Isolation Forest Anomaly Detection for Green IoT Edge Gateways [5.113469590433218]
従来の異常検出方式は、計算効率と環境への影響を見越しながら精度を優先することが多い。
本稿では,表現学習と異常スコアリングを統合した,持続可能なハイブリッド型異常検出フレームワークであるtextitEcoDefenderについて述べる。
現実的なIoTトラフィックの実験では、これらの理論的洞察を確認し、AEのみのベースラインと比較して平均CPU使用率22%、27msの推論レイテンシ、30%のエネルギー消費で、最大94%の検出精度を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-23T00:48:34Z) - Tu(r)ning AI Green: Exploring Energy Efficiency Cascading with Orthogonal Optimizations [2.829284162137884]
本稿では, エネルギー効率を第一級市民として, 計算集約パイプラインの基本設計として扱うことを強調する。
5つのAIパイプラインフェーズ(データ、モデル、トレーニング、システム、推論)の戦略的選択によって、カスケード効率が向上することを示す。
組み合わせによってエネルギー消費は94.6ドル%まで減少し、最適化されていないパイプラインの元々のF1スコアの95.95ドル%を維持できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-23T04:52:08Z) - Energy-Efficient Green AI Architectures for Circular Economies Through Multi-Layered Sustainable Resource Optimization Framework [0.0]
我々は、最先端の機械学習アルゴリズム、エネルギーを意識した計算モデル、最適化技術を統合する多層フレームワークとメタアーキテクチャを導入する。
リチウムイオン電池のリサイクルと都市ごみ管理システムによる実世界のデータセットを用いて,本フレームワークを検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-28T16:09:43Z) - Addressing the sustainable AI trilemma: a case study on LLM agents and RAG [7.6212949300713015]
大規模言語モデル(LLM)は重要な機能を示しているが、その広範なデプロイメントとより高度なアプリケーションによって、重要な持続可能性の課題が提起されている。
本稿では、持続可能なAIトリレムマの概念を提案し、AI能力、デジタルエクイティ、環境サステナビリティの緊張関係を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-14T17:21:16Z) - Adaptive Resource Allocation for Virtualized Base Stations in O-RAN with Online Learning [55.08287089554127]
基地局(vBS)を備えたオープンラジオアクセスネットワークシステムは、柔軟性の向上、コスト削減、ベンダーの多様性、相互運用性のメリットを提供する。
本研究では,予期せぬ「混み合う」環境下であっても,効率的なスループットとvBSエネルギー消費のバランスをとるオンライン学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 課題のある環境においても, 平均最適性ギャップをゼロにすることで, サブ線形後悔を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-04T17:30:21Z) - A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection
in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。
Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。
しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:18:00Z) - Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。
ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。