本文探讨了通过混合型数据中心模型降低大型语言模型能耗的方法。采用基于成本的调度框架，动态分配任务到不同能效的硬件上，分析表明能耗可降低7.5%。研究还提出结合人工智能与人类智能的混合决策系统，以提高机器学习的效率和可持续性。