待验证50% 置信事实精确时间
硬蒸馏是指学生模型直接学习教师模型的最终输出标签或生成文本，软蒸馏则要求学生模型学习教师模型输出的完整概率分布（logits）
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/7
首次发现
来源
相关事实
已验证模型蒸馏是一种将大型教师模型能力迁移到更小学生模型的技术，可能被用于扩散危险能力74% 相似待验证模型蒸馏技术由Geoffrey Hinton团队于2015年提出，最初用于模型压缩，通过让学生模型拟合教师模型的软标签输出73% 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73% 相似待验证知识蒸馏通过软标签传递教师模型输出的完整概率分布信息，起到隐式数据增强效果71% 相似待验证Flash模型通常采用知识蒸馏技术，以旗舰模型为教师模型训练出参数量更小、推理速度更快的学生模型67% 相似
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