AWS 发布用 SeqKD 蒸馏购物 Agent 教程

AWS 在 Machine Learning Blog 发布教程，介绍如何在 Amazon SageMaker AI 上用序列级知识蒸馏（SeqKD）微调购物智能体：以 Amazon Bedrock 上的 GLM-5.3 为教师模型生成轨迹，经 ShoppingBench 评分器筛选后训练 Qwen3.5-4B 学生模型，再评估并部署。 AWS 称 SeqKD 只需教师的文本输出，不需要 logits 或强化学习设施，因此可用于仅提供 API 的前沿模型。教程要求 notebook 环境至少使用 ml.m5.4xlarge 实例，数据集长度设为 16,384 tokens；实时推理端点按运行时长计费，取得结果后应关闭。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。