近日，由D2I-ai团队在GitHub上开源的DASD（序列蒸馏）项目，提出了一种创新的模型蒸馏流程，旨在训练出更紧凑、高效的模型以应对复杂的推理任务。该流程整合了温度调度学习与发散感知采样等前沿技术，通过精细化的知识转移策略，显著提升了小规模模型在多项高难度基准测试上的性能。其发布的4B和30B参数变体在代码生成、数学问题求解以及科学问答等关键评估中均取得了优异成果，显示出在资源受限环境下实现接近甚至超越大模型推理能力的潜力。这一进展不仅为模型压缩与加速推理提供了新的技术路径，也可能推动AI在边缘计算、实时交互等场景的更深层次应用，具备较高的行业参考价值与传播影响力。