模型蒸馏（Model Distillation），又称知识蒸馏，是一种机器学习技术，旨在通过训练一个较小的学生模型来模仿一个较大的教师模型的行为，从而实现知识的压缩和高效迁移。教师模型通常是复杂且高性能的深度学习模型，而学生模型则被设计为轻量级结构；在训练过程中，学生模型不仅学习原始数据的标签，还学习教师模型输出的软目标（如概率分布），这有助于学生模型在保持高准确率的同时，显著降低推理时的计算资源和时间开销。
在AI产品开发的实际落地中，模型蒸馏技术扮演着关键角色，尤其在资源受限的场景如移动设备、嵌入式系统或实时应用中。产品经理可利用蒸馏来部署轻量级模型，提升响应速度和能效，例如在智能手机上运行图像识别或语音助手时，确保用户体验流畅且成本可控，同时避免牺牲模型性能。
对于延伸阅读，推荐参考Geoffrey Hinton等人在2015年发表的论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》，该论文系统阐述了蒸馏的核心理念和方法。
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