AWS用SeqKD训练购物智能体
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AWS用SeqKD训练购物智能体
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AI 综述
AWS演示在Amazon SageMaker AI上通过序列级知识蒸馏（SeqKD）构建购物智能体：由Amazon Bedrock上的GLM-5.3生成ShoppingBench任务轨迹，筛选后用LoRA微调Qwen3.5-4B；在324个留出问题上，平均绝对成功率由基线的0.297提升至0.541。 该示例需要可调用教师模型的AWS账号权限、支持模型定制的AWS区域，以及配套代码和可编程评分器；结果对应示例采用的ShoppingBench测试集，并不代表所有购物任务或模型均有同等表现。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展11月3日 01:01
使用 Amazon SageMaker AI 通过 SeqKD 构建高效购物智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- AWS Machine Learning Blog精选使用 Amazon SageMaker AI 通过 SeqKD 构建高效购物智能体
AWS 演示如何使用序列级知识蒸馏在 Amazon SageMaker AI 上构建购物智能体。方案以 Amazon Bedrock 上的 GLM-5.3 生成 ShoppingBench 轨迹，经筛选后通过 LoRA 微调 Qwen3.5-4B，并在 324 个留出问题上将平均 Absolute Success Rate 从基线的 0.297 提升至 0.541。
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