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本文提出无损抗蒸馏采样（LADS），一种新颖的采样方案，通过关联不同账户的响应来对抗多账户蒸馏，同时为单个良性用户保留精确的统计保真度。理论分析和实验表明，LADS会降低蒸馏学生在图像、数学和代码生成上的性能。