近日，独立开发者推出人工智能辅助项目NeuroBait，旨在利用微调语言模型缓解注意缺陷多动障碍患者的任务启动障碍。针对传统管理工具过度依赖清单与测评导致认知超载的痛点，该项目提出以激发多巴胺为核心的干预策略。开发者结合临床理论与实际观察，基于Google Gemma-3-12b-it底座模型，采用16-bit LoRA技术在H100 GPU上完成专项微调。训练过程摒弃泛用型效率数据，专注构建真实阻滞场景语料，验证了高质量小数据集的模型适配价值。部署于Hugging Face的NeuroBait摒弃结构化输出，通过自然对话精准提取用户核心诉求，并提供单一微行动指令以降低执行门槛。实测显示，该模型在改善执行功能冻结的同时，亦能有效缓解普通用户的信息过载与决策疲劳。后续计划将开放模型权重，扩展印尼语与英语双语支持，并全面转向社区共建模式。NeuroBait为神经多样性辅助工具提供了轻量化、高共情的技术实践参考。