大数据技术标准推进委员会：2023隐私工程白皮书_56页_2mb

在深度学习领域的模型压缩与推理技术方面，主要采用了知识蒸馏和模型剪枝等方法。知识蒸馏通过让复杂模型（教师模型）指导简化模型（学生模型）学习，将复杂模型的知识迁移到简化模型中，从而提升简化模型的性能。

模型剪枝则通过移除冗余或不重要的连接减少模型的计算量和存储需求，同时保持或接近原有模型的性能。

混合方法通常结合了以上多种技术，以及硬件部署优化和新型网络架构（如NeRFs、MLC等）的引入，共同提升了模型效率与性能。

降维潜空间的嵌入可以显著减少计算复杂度，允许模型跨模态转换，并增强生成多样性。

推理优化技术如量化、稀疏化、核外计算及集成学习进一步提升了模型在极端显存条件下的推理速度与稳定AI解决思路核心在于综合利用知识蒸馏、模型剪枝、低秩表示及推理优化等技术，实现模型效率与性能的双重提升