待验证50% 置信注意事项精确时间
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
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/24
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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77% 相似待验证通过蒸馏获得的学生模型往往只继承教师模型的能力，而无法复制其经过RLHF等方法植入的安全对齐机制77% 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74% 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73% 相似待验证强化学习环境的质量直接决定模型能学到什么，存在漏洞的环境可能让模型学会投机取巧71% 相似
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