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LinkedIn 公开其 AI 职位搜索的多教师蒸馏训练基础设施，通过基于 SGLang 的定制框架结合在线与离线蒸馏方案，并叠加 LiGer、多节点训练、FSDP2 及 H200 集群等优化，实现约 8 倍训练加速，将 80 亿参数相关性模型和 17 亿参数互动模型的知识压缩至 6 亿参数排序模型，使职位搜索 NDCG@10 提升 24.48%。
面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
生成式AI的快与好，终于能兼得了？
强过英伟达Thor
本文介绍了特斯拉全自动驾驶FSD V12新版本的颠覆性变化，采用了端到端的AI大模型，取代了以往的Rule-base方案。
5 月 15 日，针对特斯拉 FSD（Full-Self Driving，全自动驾驶）付费选装率仅 2% 的消息，特斯拉 CEO 马斯克在 X 平台上回复称，实际情况远远超过了这个数字。
中国和国际AI合作不断深化，特斯拉计划在中国建立数据中心，推进FSD全自动驾驶算法。 美国采取技术封锁措施，对中国等国家实施人工智能模型出口管制。
就在刚刚，特斯拉CV负责人Ethan Knight被曝已经离职，转投xAI。网友纷纷猜测：马斯克这是要放弃特斯拉FSD了？他急忙澄清道：特斯拉在自动驾驶上正在拼命加速，而AI的人才争夺战，才是最疯狂的！