「分布匹配蒸馏」共找到 318 篇相关文章
GPT-5.4 vs Opus 4.6 vs Gemini 3.1：五条结论
2026年3月前沿AI竞争激烈，GPT - 5.4、Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro各有千秋。GPT - 5.4领先知识和计算机使用，Gemini 3.1 Pro以低价主导推理，Opus 4.6编程能力强，无单一模型通吃各领域。
当AI让答案唾手可得，学而思想把学习过程找回来
AI让答案不再稀缺，学生面临新挑战。7月3日学而思发布2026旗舰新品，提出学习机应陪孩子理解、练习、进步，将诊断、学习等环节连成路径，强调不替孩子学，保护学习过程。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
还是谷歌懂程序员？Demis 采访首提“氛围编程”，Gemini 3 彻底戒掉“爹味”说教
谷歌连发产品，Gemini 3 余温未消又推出 Nano Banana Pro。Google DeepMind CEO Demis 与团队副总裁对话谈其细节，包括降低运行成本、调整“人设”、提出“氛围编程”，还认为 AGI 到来需 5 到 10 年及研究突破。
从BM25到Multi-Vector：6种Embedding演进路线
文章介绍从BM25到Multi - Vector的6种Embedding演进路线，涵盖Sparse、Dense等类型，分析其痛点、效果、案例及选型建议，还给出不同场景的方案选择和步骤。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
700多个「坏模型」喂出AI测谎仪？Anthropic审计神器让AI自曝黑料
Anthropic故意训练近700个「有问题」模型，训了LoRA适配器（IA）让模型自报家门。IA在AuditBench平均成功率59%，但也存在幻觉、成本高、训练分布无指南等局限。
1M 参数干翻 200M！时序预测选模型，你可能一直都选错了
近期时序预测领域新模型频出，作者开源的 QuitoBench 显示，参数量仅 1M 的 CrossFormer 击败大模型夺冠。它还揭示模型选择与历史数据长度有关，且数据边际收益高于参数。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。