AI推理新纪元：芯片逻辑重塑
从英伟达的巨额投资，到初创企业密集推出产品，再到资本市场对这些企业展开估值，可以清晰看出，在AI推理阶段，行业竞争焦点已从“更大模型”逐步转向“更高效模型”。AI芯片产业的核心逻辑，正从训练算力向推理效率转变。在2022年生成式AI爆发初期，行业竞争的核心集中在模型训练上。谁能训练出最强模型，谁就占据竞争优势。因此，大量资本涌入参数规模和芯片资源堆叠，以追求模型能力与规模的飞跃。但随着AI服务进入常态化部署阶段，成本结构已发生改变。训练属于高资本投入、低频次的研发行为，而推理则是高频、长期的持续性成本，并
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