与此同时，深度学习通过分层特征提取与端到端优化在图像识别与自然语言处理领域取得突破，但其黑箱特性、小样本泛化不足及算力依赖等问题，限制了其在关键决策场景的落地。本文提出一种基于多模态自监督学习的“动态知识蒸馏框架”（Dyna-KD），通过融合深度神经网络的表达能力与数据驱动的统计推断优势，在非结构化数据分析与实时决策场景中实现性能与效率的突破。- 反向知识蒸馏信号：将学生模型（随机森林）的特征重要

当计算机视觉的预训练模型可通过Hugging Face Hub瞬间传递，当量子计算的算法原型能在Google Colab中即时验证，算法创新已突破传统学科边界，演变为一种可组合、可扩展的工程化能力。MicroPython的精简特性为LoRa传感器网络提供了边缘推理支持，在农业物联网场景中，某部署方案将YOLOv5模型通过TensorFlow Lite转换为能在STM32H7芯片上运行的嵌入式版本，

时代阶段 | 核心技术| 典型模型| 文本质量特征| Python实现主要库|| 深度时代 | 变换注意力机制 | GPT系列、BERT（Decoder）| 流畅度与逻辑性突破| Transformers, PyTorch|| 增强时代 | 混合模型架构 | T5+PPO强化学习融合模型| 多目标优化（质量可控性）| Hugging Face, Ray|