一、大模型蒸馏技术的技术本质与行业背景 在AI模型规模指数级增长的背景下，GPT-3（1750亿参数）、PaLM（5400亿参数）等超大模型展现了惊人的语言理解能力，但随之而来的是高昂的推理成本与部署门槛。以GPT-3为例……
一、大模型时代的效率困境与蒸馏技术的破局价值 在GPT-4、LLaMA等千亿参数模型主导的AI时代，开发者面临双重挑战：推理成本指数级增长与边缘设备部署受限。以GPT-4为例，单次推理需消耗约500W电能，相当于持续点亮……
