知识蒸馏 是一种用于模型压缩和优化的技术，最初由 Hinton 在文章“Distilling the Knowledge in a Neural Network”中提出，核心思想是从一个复杂的较大的模型中提取知识，将这些知识转移到一个精简的小模型中。
在人工智能领域，蒸馏技术即知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD），是一种重要的模型压缩与知识迁移方法，以下是更详细的介绍：### 关键技术- **软目标与硬目标**：传统训练用硬标签，如猫=(1,0,0)，狗=(0,1,0)。知识蒸馏用软标签，如猫=(0.
它成功突破了多个开源大模型的性能瓶颈，在众多测试中表现出色，甚至超越了阿里自研的 Qwen2.5-72B 和 Meta 的 Llama 3.1-405B 等知名模型，与 OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.5-Sonnet 等闭源大模型相抗衡，展现出了强大的实力。
2023年才成立的中国人工智能企业“深度探索”，在春节前后发表的AI大模型DeepSeeK-V3和DeepSeeK-R1，给2025年的世界科技界和金融界造成了阵阵强劲的旋风，还位列150多个国家APP下载榜首。
美国调查DeepSeek:一场“矛盾”的科技围剿，还是霸权焦虑的缩影?24小时内，美国总统特朗普对同一家中国AI公司的评价从“积极成果”急转为“偷窃嫌疑”，美国国家安全调查的启动与市场情绪的剧烈震荡交织，揭开了一场暗流涌动的科技博弈。
