待验证50% 置信事实精确时间
教师模型在物品空间输出概率分布，而学生模型在编码空间进行并行预测，两者空间不一致，无法直接对齐。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/26
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证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。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69% 相似待验证大语言模型通过自监督预训练学习token序列的条件概率分布，本质上是统计压缩模型，无法通过统计特征区分正确与错误的数学证明69% 相似待验证生成式模型通常通过大量图像隐式学习遮挡规律，但空间推理仍依赖统计先验而非严格几何计算。68% 相似待验证扩散模型在连续像素空间中学习概率分布，而非在离散符号空间中建立语义映射，与GPT系列语言模型的Token化处理路径存在架构分歧68% 相似
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