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AI知识蒸馏技术演进与应用综述

近年来，大规模深度学习模型的迅猛发展与实际部署需求之间的差距日益加剧，成为制约人工智能技术广泛应用的主要瓶颈[1-2]。以GPT-4、DeepSeek为代表的千亿参数级模型展现出卓越的认知能力，其在复杂任务中的表现令人瞩目。然而，这些模型对计算资源的极高依赖显著限制了其在智能终端及边缘设备上的部署可行性，尤其在资源受限场景下暴露出效率短板[3]。在此背景下，知识蒸馏技术凭借师生协同优化机制脱颖而出，通过将复杂模型的知识高效迁移至轻量架构，显著精简计算复杂度，成为破解模型性能与效率瓶颈的战略性方案[4]。该技术不仅为模型压缩提供了创新路径，还为边缘智能的落地应