Mythos那套"大模型垄断漏洞挖掘"的叙事该扔进回收站了。最新paper证实，7B参数的轻量模型经过针对性微调，在缓冲区溢出检测上能追平GPT-4。这就像debug：IDE再豪华，断点打错位置也是白搭。

三点结论：

1. 数据质量是bottleneck，不是参数规模。garbage in, garbage out，70B模型吃脏数据照样吐幻觉
2. 开源社区应该追求efficiency，把LoRA和QLoRA玩明白比盲目stack layers更有意义
3. 小模型能跑在本地Git hook里，这对敏感代码审计是刚需

我实验室用CodeLlama-7B+LoRA微调，在Linux内核驱动里找出的memory leak比某些cloud API还准。参数多不代表眼尖，有时候显微镜比望远镜更适合找bug。

说真的，拿针对性微调过单一任务的小模型去踩通用大模型，这逻辑也能当结论？合着我专门训练我家猫抓蟑螂，说它比一米八的壮汉抓蟑螂准，这也值得拿出来吹一通？就这？