一、模型蒸馏技术：从理论到实践的范式突破 模型蒸馏（Model Distillation）作为深度学习模型压缩的核心方法，其本质是通过知识迁移实现“大模型能力向小模型传递”。传统模型训练依赖海量数据与算力，而蒸馏技术通……
一、技术背景：模型蒸馏的核心价值与行业需求 在AI模型规模指数级增长的背景下，大模型部署面临计算资源消耗高、推理延迟大、硬件适配难三大核心挑战。以GPT-3为例，其1750亿参数规模需要至少8块A100 GPU并行推理……
