如何看待AI模型蒸馏 听到“工业级模型蒸馏攻击”这个词，很多人可能第一反应是被它的科技感和破坏性吓到了。但拆开来看，所谓的“蒸馏”，在AI圈子里其实是个再正常不过的技术路径——用大模型的输出去训练优化小模型。怎么到了某些大厂嘴里，中国实验室的大规模对话交互就成了“攻击”？这到底是技术上的降维打击，还是防守方的破防借口？如果说用公开接口获取数据算攻击，那当年海外巨头用全网公开数据跑训练的时候，又该怎么定性呢？一边拿着数据主权当盾牌，一边用技术壁垒当利剑，这种双标的背后，究竟是对知识产权的真正敬畏，还是对后来者追赶速度的集体焦虑？