信息论证明,小模型跑在本地才是Agent的终极解法|斯坦福重磅
信息论证明,小模型跑在本地才是Agent的终极解法|斯坦福重磅在近一年里,Agentic System(代理系统/智能体系统)正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code,我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型,而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
来自主题: AI技术研报
8302 点击 2026-01-04 10:20
在近一年里,Agentic System(代理系统/智能体系统)正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code,我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型,而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法,将大语言模型(LLM)在文本图(Text-Attributed Graph, 缩写为TAG)学习中的强大能力蒸馏到本地模型中,以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程,并对学生模型进行对齐优化,在多个数据集上实现了显著的性能提升,平均提高了6.2%。
最近,这张号称「或许是2024年最重要的AI图之一」的图开始热转,可以看到,开源本地模型,已经取代了大规模、基于云的昂贵封闭模型,这种转变令人兴奋、着迷。