SWINGER INTERNATIONAL SPABusiness Directories,Company Directories

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SVR ELETTRONICA S.R.L.
SWAN ITALIANA SpA
SWECO SPA

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SWISEL ITALIANA SpA
SWISS COLD Srl
SY.TRA.MA. Srl

Company News:

知识蒸馏（Knowledge Distillation）：一篇从核心原理到前沿 . . .
知识蒸馏，正是这样一个让“教师模型”将其深邃的“知识”系统性地传授给轻量级“学生模型”的过程。通过这种方式，学生得以继承老师的“智慧”，而非仅仅模仿其“行为”，从而实现性能与效率的理想平衡。
大模型知识蒸馏入门：从理论到实践的完整指南-百度开发者中心
大模型知识蒸馏入门简介一、知识蒸馏的核心价值与适用场景在AI模型部署中，大模型虽具备强大的表征能力，但其高计算成本和存储需求严重限制了实际应用。知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）通过将大模型（教师模型）的”知识”迁移到小模型（学生模型），在保持性能的同时显著降低模型
深入解析知识蒸馏：原理、方法与未来展望知识蒸馏的详细 . . .
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种在人工智能领域，尤其是深度学习中用于模型压缩和优化的重要技术。其核心思想是将一个大型复杂模型（通常称为“teacher model”）的知识迁移到一个小型模型（“student model”）中，使小型模型在保持高效的同时，能够尽
知识蒸馏原理分类方法及Hinton经典算法解读-开发者社区-阿里云
知识蒸馏 (Knowledge Distillation, KD) 是一种用于模型压缩和优化的技术，最初由 Hinton 在文章“Distilling the Knowledge in a Neural Network”中提出，核心思想是从一个复杂的较大的模型（通常称为教师模型）中提取知识，将这些知识转移到一个精简的小模型（通常称为学生模型）中。这个过程能够显著减少模型的复杂度和计算开销，同时尽可能保留较大模型的性能。
一文读懂知识蒸馏 - 猫猫不会吃芋头 - 博客园
一文读懂知识蒸馏一句话解释：知识蒸馏是一种模型压缩技术（model compression technique），通过让小模型（学生模型）学习大模型（教师模型）的输出或中间表示，以在保持精度的同时减少计算量和存储需求。
一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理
本文详细讲解知识蒸馏算法，介绍其概念，即把教师模型知识迁移到学生模型。阐述进行知识蒸馏的原因，如提升精度、降低时延等。还介绍了知识蒸馏的分类、过程、损失计算，以及在NLP CV领域的应用，并指出知识蒸馏存在的误区。
知识蒸馏_百度百科
知识蒸馏（Knowledge Distillation），又称模型蒸馏，是一种基于教师-学生模型的人工智能模型压缩技术，通过将大型教师模型的知识迁移至小型学生模型，实现降低部署成本并提升推理效率的目标。
知识蒸馏 - 维基百科，自由的百科全书
知识蒸馏（knowledge distillation）是人工智能领域的一项模型训练技术。该技术透过类似于教师—学生的方式，令规模较小、结构较为简单的人工智能模型从已经经过充足训练的大型、复杂模型身上学习其掌握的知识。
【论文笔记】知识蒸馏的全面综述 - 实践 - tlnshuju - 博客园
四、知识蒸馏的应用领域这篇文章花了很大篇幅介绍知识蒸馏在各种AI任务中的应用，简直无处不在： 1 大型语言模型（LLMs）的“瘦身”：像GPT、BERT这样的巨无霸模型，通过知识蒸馏可以压缩成小巧精干的版本，让你在手机上也能运行强大的聊天机器人。
知识蒸馏教程 — PyTorch 教程 2. 9. 0+cu128 文档 - PyTorch 文档
知识蒸馏是一种技术，它能够将知识从大型、计算成本高昂的模型转移到小型模型，同时不损失有效性。这使得模型可以在能力较弱的硬件上部署，从而使评估更快、更有效。