一个模型没有用训练所有AI的那套方法就学会了写字。

Q Labs发布了一种叫Dust的方法，它跳过反向传播，也就是平时更新每个权重的误差信号。Dust改成随机扰动模型内部的数值，只保留能把误差压下去的扰动。它只在很小的模型上追平了老方法，作者说算力代价高得多。

为什么重要?你今天用的每个模型都靠同一种方法训练，此前没有可用的替代。第二条路对跑不了那套方法的硬件最有意义。

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