ML-intern

從不存在的模型到自製小模型：ML-intern 如何用百餘美元打造六個專用模型

該實踐展現了自主代理在標準化 ML 工程上的高度實用價值，其關鍵優勢在於將成本守門、煙霧測試與基準線量測結構化為 Prompt 約束，從而以極低預算將龐大模型成功壓縮為邊緣可用版本。然而，此架構目前嚴格依賴人類預先釐清已知事實與提供乾淨資料，若面對未結構化的複雜問題或需深度演算法創新的情境，該流程仍容易受限於特定評估指標的局部最佳解，尚無法構成完全獨立的端到端研究替代方案。