技术名称原理适用场景量化（Quantization）将浮点数参数转换为低精度整数（如FP32 → INT8）边缘设备部署、低功耗场景剪枝（Pruning）去除冗余或不重要的神经元连接模型结构优化、资源受限场景知识蒸馏（Knowledge Distillation）使用大模型指导小模型训练保持性能的同时减小模型规模
豆包智能体创建中如何优化模型推理性能？
豆包智能体创建中如何优化模型推理性能？技术名称 原理 适用场景 量化 Quantization 将浮点数参数转换为低精度整数 如 FP32 INT8 边缘设备部署 低功耗场景 剪枝 Pruning 去除冗余或不重要的神经元连接 模型结构优化 资源受限场景 知识蒸馏 Knowledge Distillation 使用大模型指导小模型训练
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