数据蒸馏（Data Distillation）是一种机器学习技术，旨在从大规模原始数据集中提取核心信息，生成一个更小、更紧凑的数据子集，该子集保留了原始数据的分布特征和关键模式，从而在减少存储和计算资源需求的同时，维持模型训练和推理的效能。这种技术通过算法压缩数据本质，常用于优化AI系统的效率和可扩展性，避免直接依赖模型层面的知识蒸馏。
在AI产品开发的实际落地中，数据蒸馏为产品经理提供了切实的价值：它能显著降低训练成本、加速模型迭代周期，并支持资源受限场景如移动端或边缘设备的部署。例如，在开发智能推荐系统时，数据蒸馏可生成精简数据集，使模型在云端或本地设备上快速训练，提升响应速度和用户体验；同时，它还能助力企业优化云服务开销，推动AI产品的高效商业化。随着数据隐私和计算效率需求的增长，数据蒸馏技术正成为模型优化的重要工具。
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