179: 蒸馏风暴：一场无人公开谈论的技术竞赛
晚点聊 LateTalk
「关于蒸馏：误解、门槛与代价」
这期播客，又是一次“编辑部”节目：我和《晚点 LatePost》的主笔高洪浩一起来聊蒸馏。
这是一个所有人都在关注、却很少有人愿意公开谈论的话题，所以也很难邀请外部嘉宾。本期中，我们对蒸馏的讨论，来自过去一段时间，我们和数位来自不同中国 AI lab 的从业者的讨论以及一些公开资料。
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播客里，编辑了《晚点独家丨字节讨论训超 5 万亿参数模型，张一鸣：不蒸馏、别被 Coding 这种短期热点影响》的洪浩，也和我一起讨论了更多公司，如字节的更多做法和可能的原因。
蒸馏这种诞生多年的技术到底是什么？为何在 2026 年出圈？大规模蒸馏如何实现？蒸馏能否成为一个模型研发团队的壁垒？它的代价又是什么？
本期节目是一个引子，希望更多从业者、听友在评论区分享你们的想法、观察和思考。
图注：斩杀线。处在一个模型，右边（比它贵），和下方（智能程度比它低）区域的模型，被该模型”斩杀“。不过这个图里没有反映另一个非常重要的维度，就是推理速度。
本期嘉宾：
程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人
本期主播：
高洪浩，《晚点 LatePost》主笔
本期剪辑：甜食
时间线：
-蒸馏不是“抄答案”，蒸馏为何在 2026 年出圈
02:04 典型蒸馏：让学生模型逼近教师的输出行为
04:26 智能体轨迹蒸馏：可被“蒸”的数据越来越丰富
06:41 不是所有使用强模型输出的训练都是蒸馏，但都违反用户协议
08:05 蒸馏规模扩大的两个关键节点
10:17 从为了压缩，到为了变强
-字节为什么不蒸馏？
13:51 张一鸣的判断：最多只能逼近，很难真正超越
17:44 一个运动员可以既嗑兴奋剂，也勤加训练吗？
24:41 其它公司的蒸馏讨论
-蒸馏难在哪，如何实现？
28:52 账号、真实问题与数据管线：大规模蒸馏的 know-how
32:08 蒸馏行为可以被隐藏吗？
34:56 学生模型超越教师模型的可能性
37:29 一直逼近而不超越，问题是什么？
-学生能否超过教师：技术、规则与更大的商业问题
38:35 蒸馏的红线与“双标”争议
44:05 更便宜的智能，如何改变前沿模型商业逻辑
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Google Threat Intelligence Group：Distillation, Experimentation, and (Continued) Integration of AI for Adversarial Use
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2个月前
