论文提出「分解而非扩张」AI 系统设计原则
原文标题：Decompose, Don't Expand: Capability-Independent AI Systems by Construction
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论文主张面对模型难以胜任的任务，应把可确定性求解的部分交给宿主程序，只把模糊残差留给模型，而非扩大模型或微调。作者称这种分解带来「构造性对等」：在 494M 到 Opus 级共九个模型上，抽取出的子任务性能曲线变平，无需任务特定训练。该原则在物理设置、动作重定向、对象模型编辑等场景中重复出现。
- 问题
- 模型难以胜任任务时，应扩大模型还是分解任务，缺少明确设计准则。
- 方法
- 把可确定性求解的部分交给宿主程序，只把模糊残差留给模型，而非扩大模型或微调。
- 结果
- 在 494M 到 Opus 级九个模型上，抽取出的子任务性能曲线变平；未分解的标注任务仍随模型规模上升。
- 影响
- 为系统设计提供可复用原则：先做任务分解，再考虑换更大模型，能省下微调与推理成本。
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