「云小二Aivis」共找到 1463 篇相关文章
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
智能体系统如何「边做边学」？斯坦福团队探索在线优化的新范式
斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。
Agentic 应用时代，Dify 全链路可观测最佳实践
文章讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发的可观测性挑战，从开发者与运维方视角分析现状、局限与改进方向。云监控推出全景可观测方案，还介绍各组件监控接入步骤及实践指南，最后提及 Qwen - Image 生图优势。
AI 原生应用全栈可观测实践：以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例，介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点，提出阿里云 AI 全栈可观测架构，剖析大模型应用可观测技术，分享实战案例，还给出未来规划。
单张消费级显卡也能参与大模型训练！无问芯穹用「三个盒子」打通十万卡到一张卡AI效能跃升路径
2025年WAIC上，无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子，即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能，是面向未来的智能基础设施设计，能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。
AI看病成为医患新包袱？补上「多轮追问」，通用AI才迈得过医疗关
如今患者依赖AI问诊加重医患沟通负担。百川智能推出的Baichuan - M4对通用大模型做结构性重构与医疗专项增强。M4在能力结构上升级，其C端产品百小医能与患者深度建联，有望构建医疗健康新生态。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？
大模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强大性能，在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题，不同公司探索新方法，且后训练有五大关键要素，阿里云提供一体化支撑。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
从 AI 招聘到数据标注，Mercor 能否打造下一个 Scale AI？
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商，与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累，为小规模、高难度项目提供灵活方案，虽数据质量待提升，但增长快，2025 年初 ARR 达 7500 万美元，获 1 亿美元 B 轮融资。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。