同策略蒸馏的多面性：陷阱、机制与修复
知识蒸馏是AI模型压缩的"魔法武器"——用一个大型的"教师模型"去教一个小型的"学生模型"，让学生模型在参数量少很多的情况下，性能尽量接近教师模型。没有蒸馏，大模型商业化的成本会高出一个数量级。但蒸馏这件事，远没有表面看起来那么简单。这篇研究深入分析了"同策略蒸馏"中存在的多个陷阱，读完之后我的感觉是：原来我们以为的"魔法"背后，藏着这么多隐藏的坑。第一个陷阱是分布漂移。教师模型和学生模型在...
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