l 深度思考模式：DeepSeek的深度思考模式能够输出自然语言形式的推理过 程，使得学习、解题的思维链可视化，有利于在教育场景中展示解题方法和过 程、进行知识回溯、引导学生个性化思考，从而辅助教师及家长教育，削减此 前AI+教育直接输出问题答案可能带来的负面影响。 l 逻辑推理能力：DeepSeek在各种类型的推理任务中，模型性能取得全面提 升，能够对以数学、物理为代表的理科科目学习提供更强赋能。

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量化后的模型在 推理时可以使用专用的硬件加速器（如 TPU、FPGA）来进一步提 升速度。 知识蒸馏是一种通过训练小型模型来模仿大型模型行为的加速 方法。具体步骤包括： - 教师-学生模型训练：使用训练好的大型模 型（教师模型）的输出作为目标，训练一个较小的模型（学生模 型）。可以通过软标签或中间层特征来进行知识传递。 - 多任务蒸 馏：在训练过程中，学生模型同时学习多个任务的知识，以增强其