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跑通AI Agent「最后一公里」:iMeanAI的WebAgent后训练技术全解析
文章深入解析iMeanAI的WebAgent后训练技术,指出当前AI Agent落地存在从‘理解’到‘执行’的困境。通过两个极限任务展示其能力,介绍核心技术架构和后训练进化引擎,还提及该技术带来的自由体验,其1.0版本已公测。
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挑战 1 比特!ETH Zürich 秦浩桐:如何把大模型「塞进」小设备?| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上,秦浩桐给出创新解法,挑战无需重训的“后训练量化”极限,将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒,还指出极低比特量化的三大挑战。
AI科技评论