‌AI蒸馏是一种将复杂大模型的知识"压缩"到轻量级小模型的技术，核心在于‌保留关键知识‌的同时‌大幅降低计算成本‌，使高性能AI能部署在手机等终端设备上。‌

1. ‌技术原理‌

   • 通过大模型（教师模型）生成软标签（概率分布），小模型（学生模型）模仿学习这种更丰富的知识表达，而非直接复制原始数据标签。
   • 常用方法包括‌知识蒸馏损失函数‌（如KL散度）、‌中间层特征匹配‌（对齐神经元激活模式）和‌数据增强‌（生成多样化训练样本）。

2. ‌核心优势‌

   • ‌效率提升‌：小模型参数量减少90%以上，推理速度提升10倍，内存占用仅为原模型的1/10。
   • ‌跨场景适配‌：支持将NLP大模型（如GPT）蒸馏为手机端文本生成工具，或计算机视觉模型（如ResNet）压缩为边缘设备识别引擎。

3. ‌应用场景‌

   • ‌移动端AI‌：手机拍照场景识别、实时语音翻译等需低延迟响应的功能。
   • ‌工业物联网‌：传感器设备上的异常检测模型，避免数据上传云端的高延迟风险。

AI蒸馏正推动AI技术从云端"下沉"到终端，未来结合‌量化‌（降低数值精度）和‌剪枝‌（删除冗余参数）等技术，将进一步突破轻量化极限。