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在大型语言模型持续迭代的浪潮中，我们正面临一个关键的技术悖论：虽然GPT-4等千亿参数模型展现出惊人的智能水平，但其高昂的部署成本和响应延迟严重制约了实际应用。模型蒸馏技术作为破解这一困境的核心突破口，近期在知识迁移效率层面取得突破性进展。本文揭示的新型蒸馏框架已在多个工业场景验证，可使200M参数