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Replit CEO Amjad Masad：通用模型可即时训练专用小模型作为"替代品"
Who’s building this?
AI 导读
Replit CEO Amjad Masad 提出，通用模型可在运行中训练自己的"替代品"——更小、更专一的领域模型，类似即时编译器在动态执行时按需生成优化机器码。他认为这类专用模型更便宜、更不易受提示词注入攻击，危害也更小，因为能力更有限。Masad 称当前关于递归自我改进的讨论很多，但"模型训练自己的替代品"这一方向却少有人关注。
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