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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。

规则蒸馏

affaan-m/everything-claude-code

扫描已安装技能，提取跨技能的共通原则并沉淀为规则。适用于定期维护、技能盘点后补充规则，或修订、创建新的规则文件。

神经网络模式训练与巩固

用于训练和巩固系统学习到的神经网络模式。它实现了智能管线中的“蒸馏”（DISTILL）和“巩固”（CONSOLIDATE）阶段，能够从成功任务中提炼经验，并通过SONA或MicroLoRA进行高效的多域适应，最终将知识固化到长期存储中。

规则蒸馏

扫描已安装技能，提取跨技能的共通原则并沉淀为规则。适用于定期维护、技能盘点后补充规则，或修订、创建新的规则文件。

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