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Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集,再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型,还给出实战路线图和代码示例。
你敢信?GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了
Agent S3刷新了计算机使用智能体(CUA)在「OSWorld」基准测试的记录,性能达69.9%,接近人类水平。它引入bBoN实现并行扩展,还精简框架、引入原生代码智能体,已开源并发布论文。
Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好
作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro,生成336行代码框架,速度快但不可用;Claude Code生成2200多行完整项目,还做测试纠错,虽费时多但更实用。
OpenClaw构建自我迭代AI助手笔记
作者花3天体验OpenClaw,构建银行客户经理助手场景,验证通用智能体框架可用性。介绍Agent构建、迭代、交流及评估能力构建过程,对比OpenClaw与Claude Code、OpenViking,指出记忆系统问题,肯定专属智能体提升生产力的可行性。
给GUI Agent装上「世界模型」:阿里通义用混合数据+统一思维链,让模型学会预判屏幕变化
伴随多模态大模型发展,GUI Agent成人机交互新范式,但构建高可用、跨平台的GUI Agent面临诸多挑战。阿里通义实验室开源Mobile - Agent - v3.5框架及GUI - Owl - 1.5模型家族,解决了相关技术壁垒。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench!用Scaling RL打造,配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世,基于Qwen3 - 32B,仅用强化学习训练,以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境,用改良GRPO++算法,还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点,强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现,但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架,分两阶段重建探索机制,在多数学推理基准实验中显著优于强基线,为大模型强化学习提供新范式。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。
手机跑推理模型:Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking
Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型,仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练,性能提升明显,多数性能基准超Qwen3 - 1.7B,在多平台表现佳,还支持主流推理框架。
AutoResearch-LLM:让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架,还分享踩坑经验。思路方法与平台无关,可类比到外部环境,适合关注 AI Coding 等的同学。