Group）训练的模型在本质上存在一些重要区别。主要区别之一，大模型更 加通用，这是因为它们基于大量多样化的数据集进行训练，涵盖了不同领域 和任务的数据。这种广泛的学习使得大模型具备了较强的知识迁移能力和 多任务处理能力，从而展现出“无所不知、无所不晓”的特性。相比之下， 我们基于单一数据集训练的模型通常具有较强的针对性，但其知识范围仅 限于该数据集的领域或问题。因此，这类模型的应用范围较为局限，通常只

仅在 长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色，还为大模型的轻量化和实际应用提供了有力支持。  模型蒸馏技术 DeepSeek采用模型蒸馏技术，通过将知识从大型复杂模型 （教师模型）迁移到小型高效模型（学生模型），实现性能和 效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的 目标模型，包括Qwen 系列和Llama 系列  架构创新 通过将模型划分为多个专家模块，实

找出输入空间之间的共同特征 选择性投射 从输入空间选择相关元素进行融合 涌现结构构建 在融合空间中创造新的、创新结构 知识转移技术（KTT）：跨域智慧应用 �KTT的理论基础： KTT基于认知科学中的迁移学习理论和组织学习理论。 提出了以下关键步骤： �KTT实施步骤： 1. 定义问题：明确目标领域需要解决的问题或创新点 2. 寻找源域：搜索可能包含相关知识或方法的其他领域 3. 知识提取：从源域提取关键的知识、技能或方法

找出输入空间之间的共同特征 选择性投射 从输入空间选择相关元素进行融合 涌现结构构建 在融合空间中创造新的、创新结构 知识转移技术（KTT）：跨域智慧应用 �KTT的理论基础： KTT基于认知科学中的迁移学习理论和组织学习理论。 提出了以下关键步骤： �KTT实施步骤： 1. 定义问题：明确目标领域需要解决的问题或创新点 2. 寻找源域：搜索可能包含相关知识或方法的其他领域 3. 知识提取：从源域提取关键的知识、技能或方法