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论文提出「分解而非扩张」AI 系统设计原则
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。
arXiv cs.AI3 天前
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共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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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。