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从另一个角度来看，需注意，仅紧邻的前一个模型担任教师角色，而非全部先前模型的集成。这保证了内存占用恒定且训练快速。在链式蒸馏PR中，通过此方式训练8个模型，单个模型的损失停滞在3.20左右，但集成损失达到了3.126——这使我们的数据效率从7倍提升至8倍。
展望未来，The U.S. S的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。