MoAA:用开源模型集体智慧提升微调效果

深度2025年5月28日5 分钟阅读
MoAA:用开源模型集体智慧提升微调效果
用智能体混合(Mixture-of-Agents)作为教师进行蒸馏微调,效果超过了 GPT-4o。基于 Llama-3.1-8B-Instruct 的模型在 AlpacaEval 2 和 Arena-Hard 上表现优异。

觉得有用?分享给更多人

获取每周 AI 工具精选

工具推荐、实战教程和生态洞察,每周更新。

相关文章

Cursor 发布 Composer 2.5,基于 Moonshot Kimi K2.5 模型,性能在多项基准测试中接近 Opus 4.7 和 GPT-5.5,但输入/输出 token 价格仅为 $0.50/$2.50 每百万,远低于竞品。该版本改进了长期运行任务和指令遵循能力,但也存在奖励黑客等副作用。

深度The New Stack·5月20日·5 分钟

ChatVis利用大语言模型辅助生成ParaView科学可视化的Python代码,无需微调模型。通过链式思维提示简化、检索增强生成和迭代错误反馈,显著提升了代码生成成功率。

深度·5月20日·40 分钟

评论