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对抗样本（Adversarial Examples）定义：是指通过对原始输入数据（如图像、文本、语音）施加人类难以察觉的微小扰动，导致机器学习模型（尤其是深度学习模型）做出错误预测的特殊样本。其核心矛盾在于：人类感知不到输入的变化，但模型的决策边界对这类扰动异常敏感。 对抗样本…

知识蒸馏 在大模型中，知识蒸馏是一种将大型、高精度教师模型中的关键知识提炼并传递给轻量化学生模型的技术。以下是关于知识蒸馏的详细解释：原理：知识蒸馏的核心在于知识的传递和压缩。教师模型通常是参数众多的大型模型，经过充分训练后能捕捉数据中的丰富特征。学生模型则…

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