AI 蒸馏揭秘：究竟提炼了何种精华？
模型蒸馏绝非将大型模型简单压缩为 zip 文件，亦非机械地复制参数。它更像是一位“教师模型”通过大量解题、讲解与提供答案，利用这些成果去培育一个更小巧、成本更低且易于部署的“学生模型”。蒸馏看似神奇，但要真正理解它，只需厘清三个核心问题：依据什么进行蒸馏？过程中习得了什么？最终产出的究竟为何？近期，“模型蒸馏”的话题再度引发热议。缘由十分直接：大模型能力虽强，成本却日益高昂。并非每家企业都能长期依赖顶级模型支撑业务，也非所有应用场景都需要在每次请求时调用最强模型。于是，一个极具现实意义的问题摆在了面前：能
知识蒸馏精要：三类核心知识解析与最优选择策略
第三章 知识形态归类与蒸馏目标甄选方略继第二章构建"师-生"框架之后，一个关键命题随之而来：学生模型应当汲取何种知识？知识蒸馏远非简单的"照搬照抄"。教师模型内部蕴藏着多层信息，涵盖最终决策、中间推演过程以及抽象逻辑关联。甄选不同的"知识形态"作为蒸馏标的，将直接影响学生模型的性能天花板与训练复杂度。本章将系统剖析三类核心知识形态，并给出实用的遴选策略，助您在工程实践中作出最佳判断。依据知识在神经网络中的呈现方式，可将其划分为三个层级：输出特征（响应）、中间特征（表征）与关系特征（结构）。此属最经典、最基