AWS 发布在 Amazon SageMaker AI 上用 SeqKD 知识蒸馏构建高效购物 Agent 的完整教程
Build efficient agents with knowledge distillation on Amazon SageMaker AI
AWS 在机器学习博客发布教程，讲解用 Amazon Bedrock 上的 frontier teacher（GLM-5.3）生成 ShoppingBench 轨迹、经 rejection sampling 筛选后，以 serverless SFT 在 SageMaker AI 上微调 Qwen3.5-4B 学生模型并部署为 LoRA adapter。
先看结论，再核验证据
AWS 在机器学习博客发布教程，讲解用 Amazon Bedrock 上的 frontier teacher（GLM-5.3）生成 ShoppingBench 轨迹、经 rejection sampling 筛选后，以 serverless SFT 在 SageMaker AI 上微调 Qwen3.5-4B 学生模型并部署为 LoRA adapter。
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- Amazon、DeepSeek
- 市场范围
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证据墙
尚未核验发生了什么
AWS 在机器学习博客发布教程，讲解用 Amazon Bedrock 上的 frontier teacher（GLM-5.3）生成 ShoppingBench 轨迹、经 rejection sampling 筛选后，以 serverless SFT 在 SageMaker AI 上微调 Qwen3.5-4B 学生模型并部署为 LoRA adapter。
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来源矩阵
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