数据蒸馏：如何让小模型“偷
数据蒸馏是将大规模原始数据压缩为少量高质量合成样本的技术，通过知识迁移保留核心分布特征，在不显著牺牲模型性能下降低训练开销。主流方法包括梯度匹配、轨迹匹配和生成模型路径。实践需确定目标、选择教师模型、初始化并迭代优化合成样本。在LLM领域，它可将百万级弱数据压缩为数千条高质量指令，但面临计算成本高、泛化性弱等挑战。
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扣子智能体：零代码AI应用开发的新范式
字节跳动推出的扣子智能体（Coze）平台，以“零代码、插件化、多模型”理念，让非技术用户也能快速构建AI应用。它集成多模型、50余个插件、知识库与可视化工作流编排，支持一键分发至飞书、微信等平台。已应用于教育、电商、企业知识库等领域，显著提升效率。平台面临模型成本、数据安全及“幻觉”问题，但代表AI开发从技术专享向全民...
数据蒸馏：AI训练的精炼之道
数据蒸馏借鉴化学“去粗取精”理念，从原始数据中生成精简合成集，使仅用该集训练的模型性能接近甚至超越全量数据结果。主要方法包括样本选择、数据合成和课程学习。该技术应用在少样本学习、联邦学习等领域，能降低计算成本、保护隐私。当前挑战在于计算成本高、可扩展性有限。数据蒸馏正推动AI从“大数据驱动”向“优质数据驱动”转型。
手把手教你搭建专属AI智能体
本文系统解析了AI Agent的核心架构与实战方法。AI Agent遵循“感知-思考-行动”循环，由语言模型、规划引擎、工具接口、记忆管理及安全模块五大组件构成。搭建需依次明确目标边界、选择框架（如LangGraph）、定义工具、设计提示词、集成记忆并多维度测试。进阶优化可引入超时限制、多Agent协作及成本控制。未来...
数据蒸馏新突破：AI模型瘦身不减智
数据蒸馏是一种从海量数据中提取“精华样本”的技术，使少量训练数据能达到接近完整数据集的模型性能。其核心通过双层优化生成合成样本，主要方法包括基于选择、合成和生成模型三类。面临泛化性、可解释性和计算开销等挑战，但在加速训练、隐私保护、边缘部署等场景具有重要价值，正从图像向多模态扩展。
理解AI Agent：从概念到核心能力
本文系统阐述了AI Agent的构建方法：从定义角色与目标、选择大语言模型引擎，到设计记忆模块、构建工具调用框架、规划循环执行机制，再到安全防护和测试调优。AI Agent作为自主感知、决策、行动的数字员工，其本质是增强人类能力，搭建过程需整合LLM推理、记忆存储、工具执行与任务规划等组件，并注意幻觉累积、成本控制等挑...
手把手教你搭建AI智能体：从零到部署全攻略
AI Agent 是基于大语言模型的智能体，具备感知、记忆、规划与工具调用能力，实现“从思考到行动”闭环。搭建需明确需求、选型技术栈（如LangChain、GPT-4o）、配置工具与记忆存储、定义ReAct结构并设计提示词。以电商智能客服为例，通过封装订单、退款、物流工具，结合记忆与规划，可处理85%售后问题。当前挑战...
数据蒸馏技术：小数据训练超级AI
数据蒸馏是一种从复杂模型或大数据集中提取“知识精华”以训练轻量级模型的技术，源于知识蒸馏但侧重数据优化。主流方法包括梯度匹配、轨迹匹配和生成式蒸馏，面临计算成本高、跨任务泛化差及隐私泄露等挑战。尽管仍存局限，数据蒸馏已在AlphaGo、Siri、特斯拉自动驾驶等场景中展现价值，有望成为资源受限环境下AI落地的关键工具。
数据蒸馏新法：AI训练数据量减半，性能翻倍
数据蒸馏旨在从海量、冗余数据中提炼少量高价值样本，以降低训练成本并提升模型泛化能力。主流方法包括基于匹配（如数据集蒸馏）、基于记忆（核心集选择）和基于生成模型（如扩散模型）三大流派。尽管面临计算开销、跨架构泛化等挑战，工业界已在自动驾驶、医疗影像等领域应用，且开源工具日趋成熟。未来将向“蒸馏知识”融合，成为AI精准学习...
数据蒸馏术：AI训练的高效捷径
数据蒸馏是一种生成式压缩技术，旨在将大规模数据集的关键信息浓缩到少量合成样本中，使模型在其上训练后达到接近原始数据集的性能。主流方法包括梯度匹配和生物共轭优化。该技术用于模型训练加速、隐私保护（如联邦蒸馏）和持续学习。当前面临泛化性、鲁棒性和可解释性挑战，未来有望与基础模型融合，实现高效复用。
数据蒸馏新法：小数据训出大
数据蒸馏技术通过从原始数据中提炼“精华”样本，实现更高效的AI训练，显著降低计算与标注成本。其核心方法包括合成式（梯度匹配生成虚拟样本）、筛选式（基于信息量选子集）和生成式（GAN生成新样本）。该技术已应用于自动驾驶、移动端部署、医学诊断及大语言模型微调，但面临跨模型泛化差、模式坍塌等挑战。随着数据量激增，数据蒸馏将向...
什么是数据蒸馏：从冗余中提炼精华
数据蒸馏是一种从海量冗余数据中提取最具代表性样本或合成新数据的技术，使小规模数据训练出的模型性能接近甚至超越全数据训练。主要方法包括样本选择（如核心集）和数据合成（如生成模型）。它面临信息完整性、任务依赖性和计算成本等挑战。前沿进展有无数据蒸馏、动态蒸馏等。实际应用于边缘计算、数据隐私合规等场景，能大幅降低计算资源与时...