Jacob Lauritzen用Fable手写权重一次构建出优于训练的法律引用识别模型

Jacob Lauritzen 使用 fable 让模型手工撰写一个 10 万参数神经网络的权重，用于识别真实与虚假法律引用。他称一次即成功，效果优于通过训练得到的模型。 Legora CTO Matt Stockton 转发并评论了此事，背景是近期关于前沿模型能否理解并直接修改权重的讨论。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。