AWS Machine Learning Blog· Giuseppe Zappia·· 7 小时前精选AI 评分67
如何在 Amazon SageMaker AI 上用知识蒸馏构建高效智能体
Build efficient agents with knowledge distillation on Amazon SageMaker AI
AI 导读
AWS 文章介绍如何在 Amazon SageMaker AI 上用序列级知识蒸馏（SeqKD）训练购物智能体：由 GLM-5.3 生成轨迹，经 ShoppingBench 评分筛选后，对 Qwen3.5-4B 进行微调。学生模型在 324 个留出问题上的平均成功率为 0.541，高于未微调基座模型的 0.297；保留教师推理过程和工具调用时，成功率也高于仅使用工具调用的 0.415。
推荐理由
文章以购物智能体为例展示 SeqKD 的完整训练与评测流程，并比较保留推理轨迹对任务成功率的影响。
来源：AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com