179: 蒸馏风暴:一场无人公开谈论的技术竞赛
晚点聊 LateTalk
7 HOURS AGO
179: 蒸馏风暴:一场无人公开谈论的技术竞赛
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Shownote
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「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。
相关文章蒸馏风暴:AI 公司不愿公开谈论的技术竞赛
[https://mp.weixin.qq.com/s/m9Q_YMwX_TNbs2KvxFWO8g] 已在上周发布。
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。
[https://img.tofaka.com/autoupload/f/corys/20260816/4dnS/1610X977/exec-c1f64d66-5f55-460c-817f-0ff3c8d07488.png/webp]
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
相关链接:
蒸馏风暴:AI 公司不愿公开谈论的技术竞赛 [https://mp.weixin.qq.com/s/m9Q_YMwX_TNbs2KvxFWO8g]
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
[https://mp.weixin.qq.com/s/_SGStRsaJmpos2_deXUs8A]
177 期:详解 Kimi K3:强到冲击 Anthropic 估值的模型什么样?
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a711ae922cfdb7e07bae339]
176 期:姚顺雨,来到腾讯 300 天
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a6cc745981aef4c4a4dc357]
163 期:详解 DeepSeek V4:Infra 巨鲸、百万上下文走进现实、极致效率优化
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/69f2e8ef0694c843e7cd91b6]
80 期:OpenAI o1 来了!与硅流袁进辉聊 o1 新范式和开发者生态
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/66e8c476c1c200f20dbcfac8]
Anthropic:Detecting and preventing distillation attacks
[https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks]
Google Threat Intelligence Group:Distillation, Experimentation, and (Continued)
Integration of AI for Adversarial Use
[https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/distillation-experimentation-integration-ai-adversarial-use]
DeepSeek-R1 技术报告 [https://arxiv.org/abs/2501.12948]
OpenAI 使用条款 [https://openai.com/policies/terms-of-use/]
小红书 @曼祺_火柴 Q
[https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token = YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw - EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source = app_share & xhsshare = CopyLink & appuid = 5dfa9e92000000000100626f & apptime = 1736682459 & share_id = 331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810] 即刻 @曼祺_火柴 Q
[https://okjk.co/FBoH1Q]
[https://cdn.z.wiki/autoupload/20250129/p96l/1428X298/% E6%92% AD% E5% AE% A2-% E7% BB%93% E5% B0% BE% E4% BD%9C% E8%80%85% E7% AD% BE% E5%90%8D.png]
小红书 @高洪浩 ALaNGo [https://xhslink.cn/m/5ROcFVTjmPe] 即刻 @高洪浩 ALaNGo
[https://okjk.co/iZmNnQ]
[https://img.pagehost.cn/autoupload/heipn/20260803/93vG/1410X292/ScreenShot_2026-08-03_094205_534.png]
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Highlights
Highlights
本期从模型训练实践出发,梳理了一种正在重塑人工智能竞争格局的技术路径,并讨论其能力边界、实现成本与潜在影响。
Chapters
Chapters
蒸馏如何塑造模型行为
00:00蒸馏不是 “抄答案”,蒸馏为何在 2026 年出圈
典型蒸馏:让学生模型逼近教师的输出行为
02:04智能体轨迹蒸馏:可被 “蒸” 的数据越来越丰富
04:26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
06:41蒸馏规模扩大的两个关键节点
08:05从为了压缩,到为了变强
10:17字节为什么不蒸馏?
张一鸣的判断:最多只能逼近,很难真正超越
13:51一个运动员可以既嗑兴奋剂,也勤加训练吗?
17:44其它公司的蒸馏讨论
24:41蒸馏难在哪,如何实现?
账号、真实问题与数据管线:大规模蒸馏的 know-how
28:52蒸馏行为可以被隐藏吗?
32:08学生模型超越教师模型的可能性
34:56一直逼近而不超越,问题是什么?
37:29学生能否超过教师:技术、规则与更大的商业问题
蒸馏的红线与 “双标” 争议
38:35更便宜的智能,如何改变前沿模型商业逻辑
44:05Transcript
Transcript
高洪浩: 那我可以理解为,它就是一个抄答案的过程。
程曼祺: 它肯定不是我们,原初意义理解的那种抄答案。就是你能直接有个答案,就抄过来。因为它还是一个训练的过程,包括这个过程中间,你也要防止自己被坑嘛。
高洪浩: 对我知道有某一家模型,就是用中转站,结果发现他其实蒸馏出来的是自己的,就自己在蒸馏自己。
程曼祺: 所以综合来说,就把技术和组织都考虑进来的话。那张一鸣说有可能很难超越,也许是一个真实的情况。张一鸣可能不是最懂技术的,但他大概率是最懂人性的。
高洪浩: 大家好欢迎收听晚点聊,我是洪浩,那今天又是我...
