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知识蒸馏由Hinton等人在2015年提出，核心思想是让小型学生模型模仿大型教师模型的输出分布
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7/6/2026
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给开源模型加「修复层」：DeepSeek也能超越Claude Opus
bilibiliGelai_AI7/5/2026
Related Claims
Unverified知识蒸馏最早由Hinton、Vinyals与Dean于2015年在Google提出，核心思想是让小型学生模型学习大型教师模型输出的软标签84% similarUnverified知识蒸馏由Hinton等人提出，让学生模型通过学习教师模型输出的软概率分布继承隐性知识83% similarVerified知识蒸馏的核心思想是让学生模型模仿教师模型输出的软标签（各类别概率分布），软标签被Hinton称为暗知识（dark knowledge）77% similarUnverified知识蒸馏由Hinton等人2015年提出，通过温度参数软化概率分布，使低概率类别的暗知识更显著供学生模型学习74% similar
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