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模型蒸馏是一种将大型、复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型、高效模型（学生模型）中的技术。其核心在于让学生模型模仿教师模型的输出行为或中间特征，从而在保持较高性能的同时，大幅降低模型的计算开销和部署成本。
近期常被查询的 AI 概念。
