據(jù)DeepSeek回答大公報記者提問，「知識蒸餾」（Knowledge Distillation）是一種被廣泛認(rèn)可且合法的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其本身並不構(gòu)成「偷竊」。就技術(shù)本質(zhì)而言，「知識蒸餾」屬知識傳遞，而非複製。其核心原理是知識蒸餾通過讓小型模型（學(xué)生模型）學(xué)習(xí)大型模型（教師模型）的「知識」（如輸出概率分布或中間特徵表示），而非直接複製代碼或參數(shù)。這類似於學(xué)生向老師學(xué)習(xí)解題思路，而不是抄襲答案。

　　需要指出的是，蒸餾出來的最終模型仍需獨(dú)立訓(xùn)練，其參數(shù)和結(jié)構(gòu)可能與教師模型完全不同，屬於一種優(yōu)化方法，而非盜竊行為。就行業(yè)實踐而言，這是廣泛接受的技術(shù)手段，屬開源社區(qū)常規(guī)操作。事實上，許多開源模型明確允許蒸餾，甚至提供蒸餾工具鏈。OpenAI的GPT-3曾被第三方通過API輸出而蒸餾出小型模型（如美國科企Hugging Face的社區(qū)項目），這些案例均未被認(rèn)定為「盜竊」，而是技術(shù)創(chuàng)新體現(xiàn)。