「概念蒸馏训练策略」共找到 2515 篇相关文章
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws：AI行业最信赖的公式，没有那么可靠
6月24日，前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文，对缩放定律进行系统梳理，指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱，还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
编程新王Composer 2.5来了，逼近Opus 4.7！成本仅为1/10
Cursor推出全新AI编程模型Composer 2.5，在部分编程基准测试上接近Claude 4.7 Opus和GPT - 5.5，运行效率最高提升10倍，成本仅为竞品一小部分。其采用定向文本反馈RL等机制，还与SpaceXAI合作冲击百万H100集群算力。
Agent学会自己「长」Skill了！从失败里长出经验，比人类写的更好用｜ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR，让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”，经闭环生命周期形成“认知Skill”，维护经验库，用强化学习让其学会“使用经验”，在多跳问答表现优。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
字节最火的开源Agent项目，如何思考Agent的自我进化？
4月5日，LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考，认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
硬核拆解 Hermes-Agent：自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。
西湖大学张驰团队：从视觉合成到空间理解，视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。
Anthropic发布Managed Agents，才发现这支硅谷华人团队早就押对了赌注
今早Anthropic发布Managed Agents，强调‘Agent Harness’概念。CREAO由硅谷华人团队打造，作为全球首个面向普通用户的AI Agent Harness，0门槛、高稳定，解决诸多问题，具独家能力，获多轮融资。
最强开源搜索再升级，研究、预测能力实测超惊艳!
MiroMind团队发布新一代模型MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，定位为重型推理智能体。其研究能力强、推理可靠，还能生成网页报告。新版本升级显著，靠两项关键技术实现有效交互，且预测案例表现出色。
“龙虾”时代，大模型公司的好日子来了
3月10日，MiniMax港股收涨，市值超百度。OpenClaw爆火，其创始人转发评测榜单，使MiniMax-M2.1排名突出。OpenClaw是智能体构建框架，为大模型公司带来盈利转机，撬开收入天花板，引发各方关注。