91.6% 的高校未建设校级算力平台。 这显然难以匹配大 模 型时代的要求 ，容易出现算力资源分散管理、 忙闲不 均、 共享不畅等问题 ，拖慢科研成果产出效率 大模型的技术栈复杂。 即使是目前广 受欢迎的 DeepSeek ， 在业界看来 ， 其落地门槛仍然很高 比如拿到一个开源的 DeepSeek 模型后 ，要先做算力适配 ， 一种简单粗暴的做法是多买一些已经适配过的卡 ，把它给 形象 ， 生成世界观 ， 生成 数值 ， 生成 3D 模型 ， 生成 NPC 对话 ， 音效生成 电商 生成商品标题 、 描述 、 广 告文案和广告图 娱乐 头像生成 ， 照片修复 ， 图 像生成 ， 音乐生成 影视 生成分镜头脚本 ， 生成剧 本脚本 ， 台词润色 等领域有着广泛的 应用 。 大模型的 训练需要大量的数 据和计算资源 ， 同时 也需要先进的技术和算法支持 。 随着技术的不断发展 ， 大模型的应用场景也在不断扩展 ， 未 来 将 会 更 加 广 泛 地 应 用 于 高 校 教 学 和 科 研 的 各 个 领 域 。 总结 谢谢 厦门大学大数据教学团队 2025 年 2 月 国内高校大数据教学的重要贡献者

蒸馏模 型 学生模型 小模型：相当于一枚小学生 ，知识面非常有限 ，但是胜在 没 教授那么大谱 ，给个板凳坐着就够了（部署成本低 ，推 理成 本低）。 老师模型和学生模型 大模型：像一位见多识广、知识储备庞大的“大教 授” ，无所不知 ，但是“供养”他很贵。 什么是模型蒸馏？ “ 模型蒸馏”就是把大模型学到的本领， 用“浓缩”的方式教给小模型的过程， 在保证一定精度

开发者实 践 硅基流动一体机 伙伴 元景一体机 25Q1 25Q1 昇腾与 PyTorch 开源社区紧密合作， 共促 AI 生态创新发展 华为在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域进行了广 泛的研究，并且在大模型领域也积累了成熟的研究经验。我们 相信 PyTorch 基金会将从他们对我们的成员和生态系统的支 持 中受益匪浅。 —— PyTorch 基 金 会 执 行 董 事