How time flies！又到了一年一度的618。 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今年你下单了吗？抢到心仪的商品了吗？快递收得顺利不？血拼了大半个月的我有一个最大的体会，就是今年的618还是那么热闹，但有些东 西变了。 你可能也注意到这些变化—— 商 品推荐越来越命中心趴，物流越来越快，甚至智能外呼、客服机器人，也越来越像个真人了。 技术不是"内卷""压榨"或"花样叙事"的工具，而是切实服务着美好生活。 体验更好，出错更少，意味着背后的技术进步得更多，也越能说明有人在背后顶住了压力。 618是京东的生日，也是京东首次以线上促销形式庆祝这一日期，推出了618年中促销活动，通过限时秒杀等简单玩法吸引消费者。 一眨眼，我们已经在这个特别的时间点买买买了二十多年。 趁着这个节点，今年，我们 找来了三位分别来自京东零售、物流、科技业务的技术人，聊了聊他们在幕后做的事 。 长林丨零售：不是造一个新模型，而是让模型用得起、落得下 大家在京东选购商品时可能会留意到，不同商家架上的同类商品会自动被归在一起，方便大家快速对比选购性价比高的商品，商家也会被激励 提供更具竞争力的价格和服务。 这背后其实是 ...

原作者：小鹏自动驾驶产品高级总监微博用户XP-Candice婷婷 原文链接： https://weibo.com/7926776135/PqSjHhgEN 1、为什么云端大模型蒸馏，优于直接训练一个车端的小模型？ 小鹏的技术路线选择的，是超大型云端模型蒸馏，而不是仅仅云端小型训练后直接部署到车端。 我们 正在云上训练72B参数的超大规模VLA模型，未来会通过蒸馏方法，生产出小尺寸的车端模型。蒸馏最 大的好处，是让车端小模型尽可能承袭云端大模型的能力，把72B超级大脑的智能"推云入端"。 这比直 接训练一个车端小模型更难，但上限也更高。 原因1：更强的规模法则效应。 模型参数的利用率是有限的，通过云端更大的模型，有更多的数据，能学到更多的东西，涌现效应更 强。再蒸馏到车端的小模型上，可以让小模型有更强的表现。 原因2：解决"模态不统一"的困境。 自动驾驶本身就是多解的（也就是所谓的多模态的），会遇到"模态不统一"的困境。模态不统一，指的 是，面对同一个驾驶场景，驾驶者的表现会不同，且每一条路径选择都是对的，面对输出的多模态，如 果让模型直接通过模仿学习去学这个，就会造成模态的不统一，甚至会出现模态坍塌，而且这个 ...

4月30日，Meta CEO Mark Zuckerberg 和微软CEO Satya Nadella在LlamaCon 2025 闭幕会议上进行了一场 精彩对话。 本次对话从历史视角切入，将 AI 定位为继客户端服务器、互联网与云之后的又一次重大技术平台革 命，并剖析了其驱动下的效率飞跃与成本优化趋势。对话深入讨论了微软在开源与闭源模型间的战略平 衡、Azure 云平台在赋能开发者构建 AI 应用中的核心作用，以及 AI Agent 在重塑软件开发和知识工作 流程方面的潜力。此外，双方还探讨了 AI 驱动下的未来工具形态、模型蒸馏技术的机遇与挑战等话 题。 以下是本次对话实录，经数字开物团队编译整理。 一、AI浪潮带来新一轮技术平台革命 Mark Zuckerberg：非常荣幸能邀请到 Satya。你引领 Microsoft 这家伟大的科技公司实现了惊人转型， 推动公司向 AI、云等重要领域发展。对于我们所做的开源工作，你一直是我们的朋友和盟友。我非常 珍视我们长期的伙伴关系，也感谢你就 Llama 生态系统及基础设施建设给予的建议。 Satya Nadella：谢谢你，Mark。我的荣幸。我还记得大约 2 ...