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本文详细解析PyTorch框架下模型蒸馏与量化的联合优化技术，从理论原理到代码实现，提供可复用的模型轻量化解决方案，助力开发者在资源受限场景下实现高效部署。
本文深入探讨知识蒸馏在自然语言处理（NLP）领域的技术原理、核心方法、典型应用场景及实践挑战，结合模型压缩、跨模态迁移等前沿方向，提供可落地的技术实现路径与优化策略。
本文围绕深度学习蒸馏技术展开，结合PPT制作要点与实训报告撰写规范，系统梳理了知识蒸馏的核心原理、模型构建方法及实践应用案例，为开发者提供从理论到落地的完整指导。
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李飞飞用26分钟技术演讲“蒸馏”DeepSeek-S1模型，解析其架构、训练策略及行业影响，为开发者提供高效模型优化指南。
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