《模型蒸馏综述》深入探讨了知识蒸馏技术在深度学习中的应用与发展。知识蒸馏通过教师-学生架构，将大型模型的知识迁移到小型模型中，实现模型压缩与加速。本文介绍了知识蒸馏的基本概念、分类、蒸馏算法及其在视觉识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用，同时指出了未来研究方向，包括混合压缩方法、知识评估及教师-学生架构设计的优化。