知识蒸馏

极限挑战：用知识蒸馏压缩模型，实时推荐系统在50ms内完成推荐

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·2025-07-20 00:19

知识蒸馏：模型压缩与知识迁移的核心引擎

从软目标迁移到无数据合成的轻量化革命一、核心定义与技术价值知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）是一种通过迁移大型教师模型（Teacher）的知识至小型学生模型（Student）的模型压缩技术

大千AI助手·2025-07-20 00:14

YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲

边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化：深度可分离卷积、分组卷积、瓶颈设计模型剪枝：结构化剪枝与非结构化剪枝策略知识蒸馏

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:40

【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation

为了提供研究logit蒸馏的新观点，我们将经典的KD损失重新表述为两部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。

Bosenya12·2025-07-10 22:38

计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略

2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四

xcLeigh·2025-07-10 00:44

【图像超分】论文精读：MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution

研究方向、论文代码数据集汇总等）前言论文题目：MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD：图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文

十小大·2025-07-04 13:28

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小关键词：嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要：当我们用手机拍照时，AI能瞬间识别出“这是一只猫”；智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入

AI智能探索者·2025-07-03 04:40

大模型·知识蒸馏·学习笔记

第一部分：核心概念入门1.1什么是知识蒸馏？核心问题:深度学习模型（如大型神经网络）虽然性能强大，但其巨大的参数量和计算需求使其难以部署到手机、嵌入式设备等资源受限的平台。

小先生00101·2025-06-26 15:27

教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径：架构集成、训练范式与部署实践

教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径：架构集成、训练范式与部署实践关键词：私有化部署、知识蒸馏、教师模型、学生模型、协同蒸馏、蒸馏训练、边缘部署、模型压缩、国产大模型、自监督微调摘要：随着国产大模型在企业私有化环境中的广泛部署

观熵·2025-06-24 03:25

大模型驱动核工业智能化的技术架构与核心突破

通过构建行业知识蒸馏框架，该模型已形成覆盖12个垂直领域的定制化解决

Deepoch·2025-06-23 16:15

深度学习之模型压缩三驾马车：模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

模型压缩有三种最常用的方法：模型剪枝模型量化知识蒸馏下面我们分别来通

king of code porter·2025-06-21 21:59

【深度学习解惑】结合神经网络结构剪枝或知识蒸馏，能否把 Inception 精剪到 mobile‑friendly 仍保持精度？

Inception系列模型移动端压缩研究报告摘要Inception系列卷积神经网络（如GoogLeNet/Inceptionv1、v3等）通过模型剪枝和知识蒸馏等压缩技术可以显著减小模型规模，使其更适合移动端部署

云博士的AI课堂·2025-06-11 16:12

什么是知识蒸馏？如何做模型蒸馏？结合案例说明

核心概念：在机器学习中，“蒸馏”指的是知识蒸馏。

·2025-06-09 22:39

AI持续学习模型压缩与加速方法大全

AI持续学习模型压缩与加速方法大全关键词：模型压缩、模型加速、持续学习、知识蒸馏、模型剪枝、量化、轻量化架构摘要：本文全面解析AI持续学习场景下的模型压缩与加速技术。

AI智能探索者·2025-06-04 09:37

DeepSeek赋能数据治理解决方案

跨专家知识蒸馏：通过教师-学生框架将不同领域专家的知识迁

公众号：优享智库·2025-06-03 13:10

YOLOv5改进系列(二十五) 知识蒸馏理论与实践

文章目录知识蒸馏基础原理精讲1.什么是知识蒸馏？2.轻量化网络的方式有哪些？3.为什么要进行知识蒸馏？3.1提升模型精度3.2降低模型时延，压缩网络参数3.3标签之间的域迁移4.知识蒸馏的理论依据？

小酒馆燃着灯·2025-05-30 15:26

大模型「瘦身」指南：从LLaMA到MobileBERT的轻量化部署实战

）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录大模型「瘦身」指南：从LLaMA到MobileBERT的轻量化部署实战摘要引言一、轻量化技术路径对比1.参数剪枝：移除冗余连接2.知识蒸馏

layneyao·2025-05-27 05:16

知识蒸馏在小样本学习中的作用

知识蒸馏在小样本学习中的作用关键词：知识蒸馏，小样本学习，深度神经网络，软标签，迁移学习，注意力机制摘要：本文将详细探讨知识蒸馏技术在小样本学习中的重要作用。

AI天才研究院·2025-05-21 09:32

模型蒸馏（Knowledge Distillation）

知识蒸馏（KnowledgeDistillation，简称KD）是一种深度学习中的模型压缩技术，其核心思想是将大型、复杂模型（教师模型）所学到的知识迁移到较小、结构简单的模型（学生模型）中，从而在保持性能的同时

PWRJOY·2025-05-19 17:17

uDistil-Whisper：低数据场景下基于无标签数据过滤的知识蒸馏方法

Label-FreeDataFilteringforKnowledgeDistillationinLow-DataRegimes会议：2025年NAACL机构：卡内基梅降大学Abstract近期研究通过伪标签（pseudo-labels）将Whisper的知识蒸馏到小模型中

tongxianchao·2025-05-15 10:45

【AI大模型实战项目】llm-action：让天下没有难学的大模型

训练实战LLM参数高效微调技术原理综述LLM参数高效微调技术实战LLM分布式训练并行技术分布式AI框架分布式训练网络通信LLM推理LLM推理框架✈️LLM推理优化技术♻️LLM压缩LLM量化LLM剪枝LLM知识蒸馏

小城哇哇·2025-05-14 11:11

工程师视角下的 AI 知识蒸馏 - 小模型变强的秘密全解析 (AI Knowledge Distillation from an Engineer‘s Perspective)

订阅：https://rengongzhineng.io/点击收看【工程师视角下的AI知识蒸馏-小模型变强的秘密全解析】https://www.b

新加坡内哥谈技术·2025-05-04 00:08

智能推荐系统性能优化：模型压缩与加速

AIGC应用创新大全·2025-04-29 05:38

JAVA也能做大模型蒸馏了？——浅析JBoltAI在大模型的应用

一、首先，什么是知识蒸馏？

细胞派·2025-04-28 01:07

DeepSeek量化训练核心技术：从原理到工业级部署的完整实践方案

与知识蒸馏、剪枝等技术

燃灯工作室·2025-04-27 17:45

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第47天：模型压缩蒸馏技术（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第47天：模型压缩蒸馏技术（一）第一部分：知识蒸馏的温度调节机制详解欢迎来到我们学习计划的第47天！

凡人的AI工具箱·2025-04-24 08:17

第05篇：对抗蒸馏（Adversarial Knowledge Distillation）——让学生“骗过”判别器的秘密

目录对抗蒸馏简介背后的动机与挑战方法原理详解模型结构设计PyTorch实现（含判别器与训练循环）训练策略与技巧实验效果与分析进阶变体与未来趋势总结对抗蒸馏简介：将GAN思维引入KD知识蒸馏（KnowledgeDistillation

厚衣服_3·2025-04-22 21:32

【DeepSeek】线上使用途径

完整版R1：官方旗舰、性能巅峰在HuggingFace平台上，只有标有"DeepSeek-R1"的才是真正的"满血版"蒸馏版R1：轻量化设计、硬件友好通过知识蒸馏技术对大模型进行压缩，参数量大幅缩减至1.5

行者无疆xcc·2025-04-22 20:20

Whisper 模型压缩技术：轻量级语音识别方案

Whisper模型压缩技术：轻量级语音识别方案关键词：Whisper模型、模型压缩、轻量级语音识别、知识蒸馏、模型量化、剪枝优化、边缘部署摘要：本文深入探讨OpenAIWhisper模型的压缩技术体系，

AI学长带你学AI·2025-04-18 10:16

数据蒸馏与知识蒸馏技术解析：测试开发中的高效能实践

但面临两大核心问题：数据冗余：原始数据集包含大量噪声，影响测试效率与准确性模型臃肿：复杂模型导致测试工具部署成本高、响应延迟大数据蒸馏与知识蒸馏技术为上述问题提供了系统性解决方案。

霍格沃兹测试开发学社·2025-04-16 02:38

DeepSeek与搜索引擎：AI生成内容如何突破“语义天花板”

DeepSeek的突破性在于：通过“领域知识蒸馏”技术，将

weixin_45788582·2025-04-11 18:21

BERT轻量化探索—模型剪枝（BERT Pruning）—Rasa维度剪枝

通过知识蒸馏方法[22]基于原始BERT模型蒸馏出符合上线要求的小模型。本文主要分享下BERT的

PaperAgent·2025-04-04 23:11

『大模型笔记』量化 vs 剪枝 vs 蒸馏：为推理优化神经网络！

1.1.量化（Quantization）1.2.剪枝（purning）1.3.知识蒸馏（KnowledgeDistillation，也称为模型蒸馏）1.4.工程优化（EngineeringOptimizations

AI大模型前沿研究·2025-04-03 05:04

PyTorch中知识蒸馏浅讲

知识蒸馏在PyTorch中，使用teacher_model.eval()和冻结教师模型参数是知识蒸馏（KnowledgeDistillation）中的关键步骤。

Code_Geo·2025-04-03 02:13

python 大模型处理的常见问答，知识蒸馏，数据增强，大模型funtuning，大模型训练

一、知识蒸馏的过程知识蒸馏是指将一个复杂的模型或系统的知识压缩成一个更简单的模型或系统的过程。下面是知识蒸馏的一般步骤：1.选择源模型：选择一个复杂的源模型，通常是一个在某个任务上表现出色的模型。

医学小达人·2025-03-29 23:41

深度学习框架演进与智能应用实践

与此同时，模型压缩技术通过剪枝、量化和知识蒸馏等手段，在保持精度的前提下降低计算资源需求，而超参数优化与迁移学习策略则进一步增强了模型在不同场景的适应能力。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

AI模型技术演进与行业应用图谱

与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏（KnowledgeDistillation），它就像给AI模型进行"脑外科手术"，将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章

一休哥助手·2025-03-21 21:06

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

如何使用：1）结合C3k2二次创新使用；2）结合A2C2f二次创新使用；亮点包括：1.提出了一种新的基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构；2.引入了知识蒸馏策略来提高计算效率；3.在

AI小怪兽·2025-03-21 10:56

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。

AI仙人掌·2025-03-19 17:20

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

TPAMI 2024 | 学习人类教育智慧：以学生为中心的知识蒸馏方法

题目：LearningFromHumanEducationalWisdom:AStudent-CenteredKnowledgeDistillationMethod学习人类教育智慧：以学生为中心的知识蒸馏方法作者

小白学视觉·2025-03-16 01:55

一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常

奥德彪123·2025-03-15 10:30

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

目录微调（Fine-tuning）量化（Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

知识蒸馏中的温度参数 T（Temperature）的作用

知识蒸馏中的温度参数TTT（Temperature）的作用1.什么是温度参数TTT？

彬彬侠·2025-03-14 11:09

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天：模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:10

知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》

（GFKD）无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang，来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏

宇直不会放弃·2025-03-11 11:20

LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏