结构化蒸馏提升Web智能体泛化能力
深度2026年4月14日26 分钟阅读
最有趣的发现是:仅使用单个前沿教师模型的结构化轨迹合成,就能训练出在多个基准测试中超越闭源模型的本地可部署Web智能体。本文适合对Web智能体、模型蒸馏和结构化轨迹生成感兴趣的研究人员和工程师阅读。
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AI Agent的可靠性瓶颈不在模型能力,而在于上下文层的质量。团队需要构建结构化的领域知识图、精确的工具检索(如假设调用匹配)、以及执行层的安全护栏。基础设施的差距正在成为团队间的分水岭。
作者在 fd 代码仓库中对 Grok 4.5 和 Claude Opus 4.8 进行了三项对比测试(bug 修复、重构、功能开发)。结果显示,Grok 使用了 Opus 约 23% 的 token、约 32% 的时间,成本仅为约 1/5,且代码质量几乎相同。