Milvus 实测 Jev 替代 LLM 调用：三类智能体搜索场景表现分化
Milvus 用三个真实搜索工作流实测 Jev 替代 LLM 调用，延迟降 4 倍、成本降 7.5 倍，还给出了哪些场景该换哪些不该换的结论。
#GPT-5-mini
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信息流里打上「GPT-5-mini」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
10月14日
10月5日
论文提出 TPRS 指标：智能体安全基准得分会因工具命名方式而波动
这篇论文做了件很扎实的事：只改工具名字，GPT-5-mini 和 Claude Haiku 4.5 的安全得分就波动十几个百分点，以后看智能体安全跑分得多留个心眼。
9月25日
GRASP 框架提出分阶段规划方法，多项基准超越 GPT-5-mini
一篇很硬的论文：把规划拆成生成、修订、评估三个隔离模块，ZebraLogic 上比直接让 LLM 规划高 30.8%，还压过 GPT-5-mini 14.5%。
9月23日
FeatLens：用特征索引做仓库级代码生成检索，token 开销降 45.9%
做仓库级代码生成的可以看看这篇：FeatLens 用功能索引建图再检索，比全仓库图方法省六成节点、四成多 token，检索还不用调 LLM。
9月2日
5月19日