模型蒸馏
无数据Flow Map蒸馏：解决AI模型教师-数据不匹配先验分布问题
麻省理工与纽约大学联合团队提出FreeFlow无数据flow map蒸馏方法，通过仅从先验分布采样彻底解决教师-数据不匹配问题。该方法采用预测-校正框架，在ImageNet上实现1-NFE下FID 1.45的突破性性能，标志着AI从依赖外部数据转向挖掘内部潜能的重要范式转变。
微软BitDistill技术实现1.58比特模型压缩，优化内存与推理速度
微软BitDistill技术通过创新的三阶段框架（模型优化、持续预训练、知识蒸馏），成功实现1.58比特极低比特量化，在文本分类和摘要任务中达到与全精度模型相当的性能，同时在CPU上实现10倍内存节省和2.65倍推理加速，为资源受限设备上的大语言模型部署提供了高效解决方案。
AI Tools Nav 收录了全球优质的 AI 工具与人工智能应用平台，覆盖 AI写作、AI绘图、AI编程、AI音频处理、AI视频编辑、AI办公自动化、AI搜索引擎 等多个领域，持续每日更新，让你快速找到好用的 AI 工具，提高工作与创作效率。