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名师一定出高徒?清华团队最新揭秘:别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」

名师一定出高徒?清华团队最新揭秘:别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」

名师一定出高徒?清华团队最新揭秘:别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」

当下的大模型后训练(Post-training)pipeline 中,On-Policy Distillation(OPD)已经成为了明星技术。从 Qwen3、MiMo 到 GLM-5,业界纷纷采用 OPD 并报告了巨大的性能提升。相比于强化学习(RL)稀疏的结果奖励,OPD 提供了密集的 Token 级别监督信号,看起来就像是一顿「免费的午餐」。

来自主题: AI技术研报
9367 点击    2026-05-14 09:59
用IBM的AutoPDL,让Agent的prompt实现数据驱动的自动优化,性能飙升68.9% |重磅

用IBM的AutoPDL,让Agent的prompt实现数据驱动的自动优化,性能飙升68.9% |重磅

用IBM的AutoPDL,让Agent的prompt实现数据驱动的自动优化,性能飙升68.9% |重磅

早在去年10月底IBM推出了PDL声明式提示编程语言,本篇是基于PDL的一种对Agent的自动优化方法,是工业界前沿的解决方案。当你在开发基于大语言模型的Agent产品时,是否曾经在提示模式选择和优化上浪费了大量时间?在各种提示模式(Zero-Shot、CoT、ReAct、ReWOO等)中选择最佳方案,再逐字斟酌提示内容,这一过程不仅耗时,而且常常依赖经验和直觉而非数据驱动的决策。

来自主题: AI技术研报
8298 点击    2025-04-16 09:18