根据Twitter用户God of Prompt的报道，RTL模型在图像分类（CIFAR-10/100）、多声学环境下的语音增强以及图像内隐式神经表达方面展现出模块化数据感知AI的重大进展。正如arXiv论文（arxiv.org/abs/2601.22141）所述，这一方法标志着“单一模型通用”时代的结束，为各行业定制化AI解决方案带来全新商业机会。

据@godofprompt报道，RTL模型在参数效率和准确率方面取得重大突破。该模型在独立模型的基础上参数减少了10倍，同时比单掩码方法精度更高。RTL不仅适用于视觉、语音，还能支持基于坐标的表示。在75%稀疏度下，RTL仅用38,000个参数就能超越所有基线模型（基线需314,000参数），显示出其在AI领域的强大应用潜力。

根据推特用户@godofprompt，RTL技术通过从同一起始点学习多个掩码，而非一次全局剪枝。每个掩码针对特定数据子集（如类别、簇或环境）专门优化，并通过联合再训练实现精细优化，且互不干扰。这一方法为神经网络专用化和高效训练带来了新机遇。

据推特用户God of Prompt称，传统神经网络剪枝方法假设单一剪枝掩码适用于所有数据，这限制了模型性能和适应性。三星的RTL（Routing the Lottery）方法通过发现针对不同类别、聚类或条件的专用子网络，有效提升了神经网络对特定数据特征的适应能力，为AI开发者带来更高效、更灵活的机器学习模型。