「概念蒸馏训练策略」共找到 2515 篇相关文章
达摩院推出多智能体框架ReasonMed，打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。
兄弟们，起飞啦，揭秘Claudable给你写代码的魔力 Github 3k star !!!
Claudable是Opactor AI组织开放的开源项目，它结合Claude Code强大的AI代理能力，能把自然语言描述的产品概念自动翻译成可部署的Web应用，解决传统Web开发痛点，功能强大且应用场景广泛。
张小珺对话李想：3小时长谈总结（AI、VLA与组织进化）
张小珺半年前与李想3小时长谈，围绕AI展开多话题探讨。李想认为AI应成生产工具，赞赏DeepSeek，还分享VLA架构、理想终局规划，提出管理心法，思考AI与人关系。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
Self-Forcing++：让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。
万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析
文章聚焦异构算力技术架构与核心组件，解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线；介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法；阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术，为AI计算提供全面方案。