知識和書本，能放在鍋里蒸煮嗎？答案當然是否定的。

——盡管許多人童年時都做過“把課本吃下去從此考試無敵”的美夢，但在AI達人眼里：萬物真的皆可蒸餾。

蒸餾（distillation）

并不是什么新鮮、神奇的詞匯

它不過是一種將物質分離的技術，通過蒸除溶液中的一部分物質，將溶劑和溶質以不同的溫度分離提煉出來的一種古老工藝。

以人們生活中再常見不過的酒為例，最初的酒源于樹上果實的腐爛變質產生酒精，人類發現了飲用它的妙處，開始了釀酒，因此早期的酒都是常溫下釀造。蒸餾工藝的引入，是釀酒史上的重要里程碑，正如人類從茹毛飲血，到學會用火烤熟食，蒸餾酒的誕生，甚至可能影響了人類文明的進程。

酒精的沸點低于水，加熱時酒精先蒸發，通過冷凝收集即可得到高度酒。蒸餾過程中，還可以根據各組分的揮發性差異，實現物質的分離和提純。因此酒行業蒸餾，指的是將發酵后的原料液加熱，利用各組分的揮發性不同，使酒精和其他揮發性物質蒸發出來，再經冷凝收集，得到高度酒液的工藝過程。

人類祖先在漫長的歷史長河中，早早的發現了蒸餾技術，通過高溫蒸煮，將糧食中的酒精成分提純，形成了新的酒類風味，創造了新的酒品類。如今蒸餾酒已經是世界酒林中舉足輕重的組成部分，從東方白酒到西方伏特加、白蘭地、威士忌，到處都有蒸餾工藝和蒸餾酒的身影，Distillation（蒸餾）也是為世界酒業同行的通用詞匯。

KD上頭，把大數據濃縮“蒸”起來

然而，令人意想不到的是，今年伊始，隨著DeepSeek等中國人工智能領域的最新突破，distillation也成為全球科技界廣泛關注的熱詞。

在嶄新的AI人工智能語境下，知識蒸餾（Knowledge Distillation KD）是AI領域中的一種模型壓縮技術。通過將大型、復雜的模型的知識遷移到更小、更高效的模型中，從而實現模型的壓縮和加速，同時盡量保持其性能。開發者首先訓練一個大型、高性能的教師模型，然后讓學生模型學習教師模型的預測方式，再通過優化，使學生模型在保持較高準確率的同時，提高運行效率。知識蒸餾后的模型更小、推理更快、計算成本更低，且泛化能力更強，廣泛應用于智能助手、自動駕駛、醫療AI、自然語言處理等領域，在保持較高準確率的同時，大幅提高了推理速度，尤其適用于資源受限的設備（如手機、物聯網設備等）。

釀酒“蒸餾”和知識“蒸餾”，都實現了某種形式的“提純”或“壓縮”，讓傳統思維中的常態得到質的飛躍。只不過，酒行業的蒸餾是對發酵液的物理分離和提純，旨在獲取高度酒液和提純香氣，是酒類生產的重要工藝環節，蒸餾酒通常具有較高的酒精度，香氣濃郁，可以在常溫下長期保存；AI領域的知識蒸餾主要應用于AI模型的優化和部署，是對模型知識的遷移和壓縮，旨在提高模型的運行效率和部署便捷性。

細細想來，用人類古老的蒸餾工藝，形象的描述如日中天的人工智能創新，讓普通的人們瞬間理解其中的意義，這個比喻再恰當不過。（李澎）