在最新的人工智能研究突破中，科学家们提出了一项具有里程碑意义的蒸馏缩放定律（Distillation Scaling Law），该定律能够根据计算预算及其在师生模型间的分配比例，精准预测蒸馏后学生模型的性能表现。这项研究通过优化师生模型间的计算资源分配，显著降低了大规模模型蒸馏的试错风险，为工业界提供了可量化的实施方案。
研究团队通过数学建模揭示了两个关键场景下的计算最优配方：当教师模型已存在时，以及需要同时训练教师模型的情况。数据显示，在多学生场景或已有教师模型的情况下，蒸馏法的性能优势会随着学生模型规模的扩大而线性增长；而若仅需训练单个学生模型且需从头构建教师模型，传统监督学习仍是更经济的选择。
这项涉及数千次实验的大规模研究，不仅验证了蒸馏过程中师生模型容量比的黄金分割点（建议保持3:1至5:1区间），更首次量化了知识迁移效率与计算资源投入的边际效益关系。特别值得注意的是，当计算预算超过10^22 FLOPs时，采用预训练教师模型的蒸馏方案可比监督学习节省多达47%的计算成本。
对产业实践的启示尤为深远：芯片制造商可据此优化专用加速器设计，云服务商能更精准地定价模型微调服务，而AI创业公司则获得了选择基础模型大小的科学依据。研究团队特别强调，这项定律将改变当前'越大越好'的模型开发范式，促使行业转向'精准匹配计算资源'的新思维。