待验证50% 置信决策规则精确时间
模型蒸馏能压缩的是决策函数的复杂度，而不是输入信息量；如果教师模型的决策依赖于图像纹理、颜色等特征，而学生模型只有超声波距离读数输入，则学生无法重建教师的部分决策。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/13
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证扩散模型逐像素、基于概率分布的生成方式决定其不具备字符级的精确控制能力，学到的是文字的视觉统计特征而非逐字排版。72% 相似待验证模型蒸馏是指用大型教师模型的输出训练更小的学生模型，仅需调用API获取输出，不涉及权重复制，其法律边界模糊，全球尚无先例性司法判决明确定性72% 相似待验证流式模型蒸馏的挑战在于教师模型若采用非因果架构，其潜在表征包含未来信息，而学生模型推理时无法获取，需设计对齐策略避免学生被迫拟合无法复现的信息71% 相似待验证知识蒸馏的中间层对齐策略（如PKD、TinyBERT）通过强制学生模型的隐藏表示模仿教师模型的分布间接约束嵌入几何结构70% 相似已验证模型蒸馏将大模型的知识迁移到更小的学生模型中，速度提升显著但存在一定能力损耗69% 相似
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