Q Labs의 Dust는 토큰별 활성값에 작은 변화를 주고 손실 변화를 관찰해 가중치 갱신을 추정하는 학습 방법이다. 가중치를 직접 교란하는 EGGROLL과 달리 한 번의 순전파에서 다수의 가상 표본을 평가한다. 연구진은 큰 표본 수에서 역전파와 비슷하거나 더 나은 손실을 얻었다고 보고했지만 계산량을 크게 늘린 실험이다. EGGROLL 대비 수천 배 효율 주장은 외삽 비교이며 역전파보다 빠르다는 뜻이 아니다. 연구진도 당장 실용적인 대체 방법으로 보지는 않는다.