知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种机器学习技术，通过让小型的学生模型（Student Model）模仿大型的教师模型（Teacher Model）的预测输出，实现知识的有效传递和模型压缩。教师模型通常在特定任务上表现优异但计算资源消耗大，而学生模型则被优化为轻量级；在蒸馏过程中，学生模型不仅学习训练数据的硬标签，还利用教师模型产生的软标签（Soft Labels），即概率分布信息，从而捕捉类别间的细微关系，在保持高性能的同时显著减小模型规模和推理延迟。
在AI产品开发的实际落地中，知识蒸馏技术广泛应用于资源受限环境，如移动端应用、边缘计算设备和物联网系统。产品经理可借此将复杂模型的智能高效迁移到轻量级模型中，大幅降低部署成本、提高响应速度并优化用户体验，适用于实时图像识别、语音助手或推荐系统等场景，推动AI产品在消费电子和工业领域的规模化部署。
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