在义乌，每一个Token都不会浪费
在义乌，每一个Token都不会浪费AI工具最残酷的检验场，不在硅谷，而在义乌。
来自主题: AI资讯
11182 点击 2026-05-14 10:29
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AI工具最残酷的检验场，不在硅谷，而在义乌。
这两天打开X，发现一个开源项目刷屏了——Hyperframes。GitHub上两天干了17.4k star，1.6k fork，Codex、Cursor、Claude Code的插件全线覆盖。
就在刚刚，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技传出新动作—— 全面开源其具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链。
您有没有想过：在代码Agent里，执行终端命令、跑测试、读报错、总结日志这种任务，用Claude Opus、Claude Sonnet、GPT-5.3-Codex这类昂贵Token的大模型来执行，是不是有点浪费？一定要这么做吗？
一群人，一群 AI，一起玩。
当下的大模型后训练（Post-training）pipeline 中，On-Policy Distillation（OPD）已经成为了明星技术。从 Qwen3、MiMo 到 GLM-5，业界纷纷采用 OPD 并报告了巨大的性能提升。相比于强化学习（RL）稀疏的结果奖励，OPD 提供了密集的 Token 级别监督信号，看起来就像是一顿「免费的午餐」。
ber！这个五一假期，我也是真够忙的： 自拍、电影、追剧、街头采访、听音乐会，还抽空回老家结了次婚……
AI应用井喷，To B狂揽近600亿。
在多模态大模型（MLLM）快速发展的浪潮中，融合多模型 “集体智慧” 已成为提升模型性能的关键路径，并催生了多教师知识蒸馏这一主流范式。然而，不同来源的教师模型在架构与优化上的差异，其在相似推理过程中呈现出不稳定甚至偏移的认知轨迹，即 “概念漂移”（Concept Drift）。
今天，MiniMax Agent 桌面端完成了一次重大更新。新加入了一个名为 Mavis 的模式（其实它是「MiniMax as a Jarvis」的缩写）。MiniMax 给它的 Agent Team 基础设施起的名字叫做 Team Engine，引擎下面挂着三类核心角色：Leader、Worker、Verifier。顾名思义，一类做管理，一类干活，一类验收。