研究人员正在探索在不进行微调的情况下，将程序性技能从大型语言模型迁移到小型模型的方法。一项实验使用 Three.js 来直观地展示模型的规划深度，因为渲染输出很难伪造。该方法涉及一个大型模型根据小型模型在一个领域的弱点创建一个“程序性脚手架”，然后将其应用于改进小型模型在另一个未见过领域的性能。初步的手动测试表明，这种脚手架可以显著提高 Qwen 27B 和 A3 等小型模型的输出结构质量。 AI
影响 这项研究可能带来更强大、更高效的小型AI模型，从而降低计算成本并提高可访问性。
排序理由 该集群描述了一项测试新颖的AI模型能力迁移方法的实验，属于研究范畴。
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