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本文介绍以ReAct轨迹为基础的数据构造与模型蒸馏方案，通过结构化任务和持续挖掘高难度样本，显著提升小模型的Agent能力和实际落地效能。

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本文将聚焦于业界领先的Milvus，并借助低代码AI平台Dify，向您展示如何将二者无缝结合，快速搭建一个企业级的RAG应用，直观感受向量数据库在解决AI“最后一公里”问题上的核心价值。

本文围绕“智能体时代的数据飞轮”，系统介绍了面向 Agentic 小模型的轨迹数据构建与训练方法。

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目前 PAI 平台已经实现对 Isaac Sim、Isaac Lab 系列的工具链的全面支持，本 Notebook 主要针对集成 Newton 的 Isaac Lab 强化学习训练做了详细介绍以及实验分析。

MaxFrame 通过 CU、GU 异构算力、Token 计费的 AI Function、分布式批处理引擎 三大核心能力，为企业提供了一套完整的全模态数据处理解决方案。

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阿里云AI搜索团队发布全新企业级智能体框架 Ops-Agentic-Search，以 92.36% 的准确率登顶通用Agent能力测试权威榜单GAIA，首次达到人类水平！