研究：AI模型市场计算套利一般情形为NP难

Nastaran Okati、Ricardo Olmedo 与 Moritz Hardt 发表论文，把 AI 模型市场中的计算套利——从多个模型买入推理再转售获利——形式化为一个分配问题，并证明它在一般情形下是 NP 难，即一般情形下难以高效求解。 论文同时称，在收益递减条件下该问题可以高效求解。这一区分意味着套利能否实际求解取决于市场的收益结构，而非普遍可算或普遍不可算。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。