當我們面對一大堆數據從中找出規律時面對的一個問題就是經驗數據往往含有大量雜音或噪音d的干擾，也就是隨機的誤差，使得真正能揭示出某種規律的信息量大大降低。比如回歸分析中如果數據顯得很散不成形，那麼就很難找出真正可靠的回歸曲線。

為了排除雜音，提高數據信息量，就需要排除不必要的數據的雜音干擾，將一些數據剔除，保留信息量較高的子集並對其加工處理。這就是數據蒸餾的一般概念。

概念雖然簡單，但在實際操作中如何剔除和加工數據本身就是一門學問，常常需要研究者事先知道反映真實信息的數據應該長什麼樣，哪些屬於噪音數據需要剔除。但當你事先根本不知道反映真實信息的數據應該長什麼樣，服從什麼分布時，就很難對數據加工剔除和蒸餾了。一幫常用的的無非就是剔除一些明顯偏離其它數據堆的所謂“outliers”，僅此而已。

至於用來訓練AI模型的數據就更是如此了，本來就是讓AI模型自己去從繁雜的數據中找出規律（學習）。要事先蒸餾數據談何容易。

除非你投機取巧，找捷徑。那就是用人家的AI模型生成的數據用來訓練自己的模型。

以前說過，AI模型整體而言大致可以看作是個回歸模型，通過經驗數據的不斷學習，獲得這樣的能力：面對環境數據 X,如何做出回應Y.這個數據對 （X，Y）

這個經過大量學習後輸出的數據對 （X，Y）本身就是通過模型提煉而提出了各種噪音的數據，就像線性回歸方程輸出的直線段數據（X，Y）一樣，已經把散漫的原數據提煉成精確的線性數據了。

因此，拿別人的AI模型輸出的數據對（X，Y），訓練自己的模型，告訴它下次碰到 X'時，如何做出回應Y'.

這也是符合數據蒸餾定義的手法：把其他模型面都i繁雜的數據經過模型提煉後產生更精確的，不含雜音的數據為己所用，用來估算模型回歸參數。

但這個手法就是作弊和偷竊。說投機取巧走捷徑都是輕的。

我是個AI外。但就我的立刻背景訓練以及對信息科學的理解，我有理由相信，DeepSeek的”數據蒸餾“用的就是這種手法。雖然我用的詞彙可能很不專業，顯得很業餘，但我相信我的判斷89不離10