「策略蒸馏」共找到 1004 篇相关文章
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究:将纠错纳入策略空间,Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张,但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2,将纠错纳入策略空间,抑制错误传播,在多跳推理任务中优势显著。
加速200倍,单显卡1.8秒生成5秒高清视频!清华与Vidu解开了视频扩散模型的速度枷锁
清华、生数科技与伯克利联手用TurboDiffusion解开视频扩散模型速度枷锁。它改造注意力机制、引入步数蒸馏和量化策略,在多模型测试中加速100 - 205倍,且画质几乎无损。
VLA 推理新范式!一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速!
近年来,VLA模型成机器人领域重要研究方向,但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略,在多基线模型上实现超4倍推理加速,实验验证其高效通用。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大,策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架,梳理LLMs推理模式,将策略选择形式化,还分析了决策因素及策略选择机制。
对话27岁博导张林峰:模型压缩获CVPR满分有点意外,上海交大像我这样年轻老师很多
上海交大27岁博导张林峰团队在模型压缩领域成果丰硕。其提出的数据集蒸馏方法获CVPR 2025满分,还在多方面探索模型加速,成果已开源。张林峰认为数据蒸馏会成模型压缩趋势,也分享了知识蒸馏阶段看法。
告别纯奖励试错!二次尝试+反思蒸馏,复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL,将「经验学习」引入强化学习,通过二次尝试和反思蒸馏,在复杂任务中性能显著提升,为构建长期自主智能体提供新思路。
一家营收千亿美元的公司,如何回应 AI 落地的策略问题
2025年9月19日,Qwen3和DeepSeek v3.1上线Amazon Bedrock。该产品秉持“Choice Matters”理念,为不同业务选适配基础模型,上架超二百余款模型。亚马逊云科技副总裁总结选模型要点,其策略影响AI落地进程。
Agent 走向具身世界:从语言智能到机器人「大脑指挥官」
华为诺亚方舟实验室发布 RoboHarness 系统,解决不同策略协作问题。它将独立控制系统封装成可调度技能,由 Coding Agent 决策,还设计辅助技能和 Memory Bridge 模块,促进策略协同,推动具身智能发展。
当SFT遇上RL:基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中,SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法,先判断样本学习阶段再匹配优化路径,在多场景实验中表现出色,不过有实验边界。
tokens烧钱太快?试试这个四层模型组合
ClaudeCode等智能体兴起,开发者面临tokens不够用、主流模型降智问题。网络给出多模型策略缓解,网友将2026年主流模型分四档,还介绍了实际路由策略、部署建议,指出单模型依赖危险。