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该列表不定期更新!
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在机器学习中,知识提炼是将知识从大型模型转移到较小模型的过程。虽然大型模型比小型模型具有更高的知识容量,但是可能无法充分利用这种容量。即使模型很少利用其知识能力,评估模型在计算上也可能同样昂贵。知识提炼可将知识从大型模型转移到小型模型,而不会降低有效性。由于较小的模型评估成本较低,因此可以部署在功能较弱的硬件上。
【测试自动化】很棒的测试自动化
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