该论文系统研究了基础模型智能体在多轮长程规划中的能力获取机制,覆盖预训练、后训练及多教师整合全生命周期。通过构建可控规划实验平台,发现世界模型内部化能显著提升长程泛化能力,RL后训练存在适用边界,多教师蒸馏中模式兼容性比单一性能更重要。
本研究探讨了知识蒸馏在视觉识别中的应用,提出了多教师蒸馏和动态先验知识等方法,以提升学生模型的性能。研究结果表明,这些方法在多个数据集上表现显著,尤其在面部识别中,通过多元教师框架有效减少了种族偏见。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。