搜索: 知识蒸馏

2026-07-16 21:48:00 0 阅读

手机能装下模型，不等于能长期跑好。苹果约200亿参数的AFM 3 Core Advanced选择稀疏激活，Gemini Nano沿用知识蒸馏。端侧轻量化的重点，正转向按需计算、能力压缩和分层精度。

2026-07-11 23:15:15 0 阅读

模型文件变小，不等于端侧推理更快。量化压低位宽，蒸馏训练更小的学生模型，结构化剪枝直接改变网络形状。面向2026年的部署，算子支持、内存访问和持续功耗比单看压缩率更有参考价值。

2026-06-24 06:11:40 1 阅读

2026年，AI发展范式从‘堆参数’转向效率与性能平衡，小模型‘逆袭’成为主流趋势。本文深度评测当前（2026年中）开源社区最前沿的微调与蒸馏工具链，聚焦Hugging Face生态、新兴框架及社区最佳实践，为开发者提供

2026-06-23 23:38:45 0 阅读

本文深度解析以VibeThinker为代表的2026年小模型革命，系统梳理其通过创新后训练方法（SFT+GRPO）实现高性能的核心技术原理。文章对比了不同高效学习路径，并展望了小模型在端侧AI、成本控制与隐私计算领域的变

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