经典传奇

各种AI端云模型大爆发，路由的重要性开始凸显_我的网站

一 |     近期，《魔兽世界》12.1版本补丁更新过后，暴雪又一次因为游戏内容修改陷入玩家讨论浪潮当中。

二 | 这次改动对象是男性亡灵角色的“/rude”表情动画。    飞象原创（魏德龄/文）路由是很多人所熟悉的词汇，最先想到的莫过于家中的路由器，它在网络层面，将数据拆分为一个个小小的“数据包”，以最经济的传输路径，把数据传给下一个节点。更新上线之后，旧版动作被替换，但是这项调整没有写进公开的补丁说明，是玩家实际体验新版本时才发现的变化。旧版“/rude”动画里，男性亡灵角色会做出不雅手势。如今，“路由”一词又越来越多在人工智能领域被提及。         当然，此“路由”自然并非彼“路由”，但又有异曲同工之处。更新后的版本，角色动作变为大拇指划过喉咙的姿态。

三 | 改动落地之后，各大游戏论坛、社交平台涌现大量玩家讨论，不少玩家对这次替换逻辑提出质疑。他们提出观点，游戏移除一个不雅手势，却换成带有死亡威胁暗示的暴力动作，这样的处理很难让人理解。         AI也需要路由          目前，在人工智能领域中，“路由”一词在被越来越多提及的同时，还在不同的讨论场景下，加上了相应的前缀，但总体原理上不尽相同，均在于面对不同需求，对于算力的智能分配。社区内部看法并不统一。         “算力路由”在算力感知网络中用来支撑“最优路径+最佳算力”的分配逻辑，将业务流量动态调度至算力资源的最优节点。

四 | 一部分玩家认为，划喉咙的动作更贴合亡灵种族自带的阴冷气质，和角色设定匹配度更高。此前，IETF还正式成立了算力路由工作组，来推进在通信协议中，使用“路由”来对算力流量进行优化分配。另一部分玩家持反对态度，他们觉得暴雪在做多余的内容删减。这套旧表情从游戏早期就已经存在，陪伴玩家走过多年游戏历程，过往版本里也没有造成实际的不良影响，没必要进行改动。         “模型路由”则在消费电子领域中，用来形容端侧与云端模型算力的智能切换。不少玩家抛出相同疑问，不雅手势需要调整，为何带有暴力暗示的手势却可以保留在游戏内。有玩家提出折中处理思路，游戏同时留存两套动画。旧版动作继续绑定“/rude”指令，新的划喉咙动作分配给类似“/threat”的新指令，玩家可以按需调用两套表情。智能路由机制会将复杂的任务拆解为子任务，通过决策器判断该子任务是留在本地（端侧）执行以保护隐私并节省成本，还是脱敏后发往云端执行以利用更强大算力。         与此同时，现代负载均衡器已演变为“智能请求路由”系统，它们不再将请求视为可互换的单位，而是根据模型的复杂度、数据的本地性以及硬件的亲和性来导向流量。截至目前，暴雪没有针对本次事件对外发声，也没有给出是否恢复原有动画的相关消息。这种“路由”将不仅看脸结束，还会监控CPU、GPU使用率和队列深度，以实现多维度的资源优化。这不是暴雪第一次对游戏内容易引发争议的内容做清理工作。

五 | 早在9.1.5补丁阶段，官方就已经批量调整过一批具备冒犯属性的游戏素材。         节省资源，保护隐私          在各个节点的算力，以及位于不同位置的模型间，使用路由来进行调度的好处在于节约资源与将敏感数据留在本地。接连多次改动能够看出，暴雪一直在对《魔兽世界》里粗俗、容易引发争议的游戏内容做调整，就算改动对象是已经留存多年、被玩家熟知的经典细节，也会纳入调整范围。         一个最简单易懂的原理在于，有时用户请求大模型的问题，可能仅仅是一个百科查询的问题，或只是简单的调侃，甚至所谓的低幼问题。

六 | 你觉得这类年代久远的角色表情动画，是否有修改的必要？欢迎在评论区留下你的看法～。

七 | 但这些请求与复杂的研究与生成内容，一样传送至了高参数量的模型中运行，几乎可以说是对算力资源的一种浪费。

八 |          以英特尔在智能体PC中采用的路由机制为例，可以通过固定规则或AI模型判断该子任务的复杂度。如果子任务与本地AI能力的匹配度高，则被判定为“简单任务”，路由至本地小参数量模型执行。若本地无法胜任，则路由至云端API。         该功能还能同时提供保护敏感数据的能力，例如目前很多公司在内部，均开始限制公司资料上传至云端AI的权限，甚至使用专用的浏览器，来对数据进行水印添加、拦截上传等操作。而通过路由机制，可以进行隐私脱敏处理，在调度过程中，所有必须发往云端的数据都会先在本地进行脱敏处理，保护敏感信息。同时，路由并不盲目信任端侧结果。在端侧执行完成后，系统会进行质量校验。若结果不达标，会将其脱敏后重新提交至云端执行，并最终完成结果拼装。         路由机制也具备与AI一样的学习能力，能从过往的调度错误中积累经验，不断优化子任务的切割方式和分类器的准确度，使其越来越贴合用户习惯。         这种路由原理，在更广的终端范围内同样适用，例如在智能手表、XR眼镜、手机、边缘算力与云端，路由机制在未来同样可以完成对于任务复杂度的调度。

九 | 如调整设置、快速检索、优化照片这样的简单任务可以由本地2B小模型处理。而当可穿戴设备侧算力不足时，调度平台会将任务分流到与其连接的手机、PC或专用计算单元，通过7B-10B参数的模型进行处理，而针对极其复杂的重负载任务或需要海量数据支撑的请求，系统会通过调制解调器将任务发送至云端处理。         不过，对于个人用户的隐私保护而言，一旦涉及设备迁移，个性化数据则需要经过加密处理的云端服务来完成，以便用户购买新设备时，这些模型和数据会从云端无缝流转回新的端侧设备，避免了重新训练和磨合的周期。         以往在家庭网络中被人熟悉的路由概念，如今正准备开始指挥一场关于算力的交通。而在对不同任务需求再拆分再分配的背后，用户端不仅将保持无感的体验，还将获得时延更低的反馈，以及更好的数据保护，甚至是深度用户对于Token费用的节省。

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Published on:12:18:33