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聚焦人工智能与大模型技术的深度融合，全面覆盖生成式AI、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域。深入探讨大模型（如GPT系列、Transformer架构）的训练、微调、优化与部署技术，分享提示工程与AI推理的最佳实践。同时关注AI在商业、科研、教育等领域的创新应用场景，探讨AI伦理、自动化技术与未来科技发展趋势。为读者提供从基础理论到实战应用的全方位知识，助力在AI与大模型时代保持技术领先与创新思维。
本文通过“老师教学生”的类比，通俗讲解模型蒸馏技术如何将大型AI模型的知识迁移到轻量模型中，深入解析软标签与硬标签的区别...
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