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其次，基线模型与蒸馏模型之间0.70个百分点的差距并非随机种子或训练噪声所致——这是软目标带来的可量化价值。学生模型并未获得更多数据、更优架构或更强算力，仅通过更丰富的训练信号就恢复了小模型自学能力与完整集成知识之间差距的53.8%。蒸馏学生与集成模型之间0.60个百分点的剩余差距是压缩的必然代价——无论训练多充分，拥有3490个参数的模型终归无法承载集成知识的全部。
权威机构的研究数据证实，这一领域的技术迭代正在加速推进，预计将催生更多新的应用场景。
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