标签： 故障转移

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的参数量正以指数级增长，动辄数百亿参数的模型虽展现出惊人能力，却面临部署难、推理慢、成本高的致命瓶颈。传统模型压缩方法在LLM场景下频频失效，而大模型蒸馏技术正成为突破这一困局的黄金钥匙——它不仅能实现知识的高保真迁移，更能完成从模型架构到计算图的深度手术级压缩

在人工智能领域，大模型与小模型的博弈始终存在。随着百亿级参数模型成为技术前沿的常态，如何在资源受限场景下实现高效部署，成为亟待解决的核心难题。知识蒸馏技术作为模型压缩的关键手段，其最新研究方向已突破传统框架限制，本文将从技术实现路径、新型蒸馏范式、工程落地难点三个维度，深度解析大模型能力迁移至小模型

在机器人技术高速发展的今天，"具身智能"概念正引发行业范式变革。这种强调智能体与物理环境持续交互的认知框架，与仿真到现实（Sim2Real）迁移技术的深度融合，正在重塑机器人系统的开发模式。本文将深入解析该领域三大核心技术难题，并提出五个层次的创新解决方案。 1. 具身智能的核心挑战 ...