令人印象深刻的现场演示越来越成为一个微型模型，可以完美地完成一件狭窄的事情。对于大多数人来说，边境是多余的。
最近观看演示卷轴，就会发现一种模式：华丽的部分通常是一个小型的专业模型，以可怕的精度完成一项工作，而不是前沿巨人。一个包含 270 亿个参数的决策器路由支持票证，一个在 CPU 上击败 Whisper 的微型转录模型，一个 20 亿个模型，只需几分钱就能做出是/否的决定。
这是正确的架构。前沿模型是出色的多面手，对于运行一千万次的任务来说却具有可怕的价值。一旦销量很高，经济学就会发生剧烈转变：每百万美元 0.04 美元的决策模型会碾压同一标签上 2 美元的决策模型。
对于建筑商来说，这意味着明智之举通常是从小事做起。证明该任务适用于重点模型，然后仅针对实际需要的情况升级到前沿模型。大多数管道 95% 是常规的，5% 是困难的，将所有这些都视为前沿级是预算膨胀的原因。
明年获胜的演示不会是“看看我们的模型有多大”。这将是“看看完美地做到这一点花费是多么少。”小模型吃演示只是成本现实如期到来。
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人工智能工具太多？这是找到您真正需要的东西的更好方法
If you only check AI news on weekends, this was the weekend to check. The theme was not a bigger model, it was models that do a specific job well enough to hand them the keys.
A model that finds vulnerabilities but refuses to step outside authorized scope is not just a better scanner. It is the first time the powerful exploit-finder has been gated to the people who already had permission to look.
