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本推文解释如何使用 dlt 收集追踪数据，并通过四个步骤用更小的 1.7B 模型替换 744B 参数的智能体。
本文提出了一种针对视频扩散模型的后训练加速框架，将动态结构稀疏化与少步蒸馏相结合，在保持生成质量的同时实现了显著加速。
本文研究了在大型语言模型（LLM）答案生成过程中置信度相关信息的演化，并提出了未来置信度蒸馏方法。该方法利用后解决方案正确性探针生成的教师置信度估计，对前解决方案隐藏表示进行预测器训练，从而实现可靠且样本高效的置信度估计。
本文提出了一种用于音频情感极性分类的多模态解决方案，通过跨模态转换器集成音频和多语言文本转录，并利用知识蒸馏增强纯音频模型，在推理过程中不增加计算开销。
解释了前沿模型后训练流程中蒸馏的三种用途：将大模型压缩成小模型、合并强化学习专家、以及自我学习。还包括一篇详细说明每个方法对应哪些模型的文章。
一篇关于2026年前沿AI模型如何利用蒸馏技术的文章，涵盖离策略、在策略和自蒸馏阶段，并以Gemma、DeepSeek、GLM、Nemotron和Qwen3为例。
TurnOPD 引入了回合级别的预算机制用于长程智能体的在线策略蒸馏，通过自适应 rollout 深度和渐进式回合归一化损失预算解决了传统 OPD 的低效问题，在相同训练预算下实现了更高的准确性。
Direct-OPD 通过从小模型的预强化学习和后强化学习检查点中蒸馏策略变化，利用在线策略蒸馏改进较大的学生模型，无需在学生模型上执行昂贵的强化学习即可实现显著提升。
Flow-ERD是一个多智能体交通仿真器，结合了智能体类型感知流匹配与熵正则化蒸馏，以实现既真实又多样化的运动模式，在WOSAC测试基准上排名第一。
NVIDIA 的论文介绍了 Puzzle-75B-A9B，这是一种压缩的混合 MoE 模型，能够在保持质量的同时将服务器吞吐量提高一倍，从而实现大型语言模型的成本高效部署。
介绍两个GitHub上的开源AI agent skills：女娲.skill（27.1K star）和同事.skill（20.1K star），能够蒸馏名人或虚构角色的思维方式，帮助用户用他们的认知框架分析问题。
提出TR-RAG，一种面向英文证据跨语言RAG的教师正则化强化学习方案，将奖励优化与在线策略蒸馏相结合，以解决语言漂移和证据使用不可靠的问题。实验表明，在多个基准测试中，该方法在语言一致性和基于证据的正确性方面均有提升。
一条推文列出了12种压缩技术，用于在保持性能的同时减小LLM大小，包括量化、蒸馏和低秩适应。
LivePortrait 已被蒸馏成一个模型，可直接在浏览器中以每秒25帧的速度运行，由 slperez 在 Hugging Face Spaces 演示中展示。
一位开发者分享了成功微调Qwen 3模型（1.5B和4B）用于智能手机本地使用的经验，附带可下载的离线APK，并计划推出Windows版本。
本文提出了一种说话人解耦的音节标记器，通过对扰动学生表示向干净教师目标进行回归，实现了最先进的音节边界检测，并在语音语言模型理解上相对于SpiRit-LM取得了7%的相对提升。
本文提出UI-MOPD方法，将多教师在线策略蒸馏与持续学习相结合，用于跨平台训练GUI智能体，同时介绍了Uni-GUI数据集。该方法在OSWorld和MobileWorld上分别达到38.2%和12.0%的任务成功率，展示了有效的跨平台能力保持与适应。
Lior On AI 认为高质量的推理轨迹是人工智能的新瓶颈。一个团队从 Claude Fable 5 中提炼了 230 万个推理轨迹到 Qwen3-4B，实现了完美的自洽性和零幻觉方差，并将结果开源。
一条推文，推荐一篇关于蒸馏的周末好读物，作为 Sergio Paniego 和 Ben Burtenshaw 即将进行的直播的入门介绍。