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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
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7/22/2026
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Verified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84% 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）76% 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75% similarVerified知识蒸馏由Hinton、Vinyals和Dean于2015年在论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》中正式提出69% similarUnverified本项目的蒸馏是将人类专家的非结构化经验作为教师，通过LLM将隐性知识转化为显性的可执行规则，与传统模型蒸馏（大模型教小模型）不同69% similar
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