面向智能体 What-If 推理的基础模型蒸馏：混合 LLM+SLM 架构
原文标题：Distilling Foundation Models for Agentic What-If Reasoning:Cost, Latency, and Governance in a Hybrid LLM+SLM Architecture
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论文针对表格基础模型推理延迟高、难以用于交互式智能体热路径的问题，将 TabPFN 教师蒸馏为紧凑前馈学生模型。分类头参数从 5320 万压缩到 8546（约 6220 倍），部署的双头贷款流水线从 1.114 亿压缩到 17059（约 6532 倍），学生保留 95.4%-100.5% 准确率与 96.8%-100.0% AUC。硬标签对照显示教师软目标带来 2.1-7.0 个 AUC 点的增益。
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