有网友来信问：梁博，有没有打击蒸馏的方法或计策？
蒸馏本质是不通过自生语料训练，而是通过向成熟优秀大模型提问的方法，得到答案，然后把自己的参数调整到也能得到这个答案，从而提升模型能力，接近和达到优秀大模型的结果。
那么这个窍门就在提问上了，首先需要大量的优秀提问，覆盖模型的各个方面，我们都知道模型的知识记忆主要承载在 FNN（前馈神经网络） 上，它通常采用一种‘先扩张再收缩’的结构：将特征空间升高约 4 倍维度，利用 SwiGLU 或 GELU 等激活函数引入非线性变换，从而捕获复杂的知识模式，然后再将其投影回原始维度。这种结构在多层网络中循环往复，构成了大模型的‘知识百科全书’。
由于不同知识点激活的神经元还有不同，因此这个提问需要非常广泛的知识点，具有广泛性；其次有些知识点还需要非常深度，也就是非常多角度的提问，那么就需要有深度，有足够细节。
从蒸馏方角度看：如果只让一个账号怎么搞，很容易被识别，任何一个人不可能提问这么多问题，如果搞多个账号，那么一个自然人的提问解决自身的问题，提问的知识点分布要自然，一旦不自然就能发现是来蒸馏的。如果是极其大量的账号，每个账号就问1-2个问题，那么虽然从单个账号上看，很难风控，但这种就可以通过web浏览器指纹等手段风控，一台机器可以开多个浏览器，但是每个浏览器的指纹是一致的，就可以识别出是同一台机器多个浏览器，多个账号进行的访问。如果不是通过自然账号蒸馏。如果购买大量企业账号，用API的方式蒸馏，由于洋人的套餐一般是套餐包，一天调用几次这种是没法发现，但是成本是巨大的，只要一个账号的prompt请求数量一旦多了，分布非常不自然，就很容易被识别到。请求数少了又太亏了。
从被蒸馏方角度看：除了此前提到的方法以外，只好还有下面一些方法
1）投毒防御，在输出结果里埋入“数字水印”，针对疑似蒸馏的请求，模型会故意在输出中加入一些极其隐蔽的、不影响阅读但具有统计学特征的特定词汇或标点组合。如果有人拿这些带水印的语料去练模型，这些“病毒”会遗传给新模型。大厂只需要拿着特定的探测工具去测一下你的模型，就能像做 DNA 鉴定一样，瞬间判定你的模型是“偷”来的。由于蒸馏不是蒸馏同一家，比如同时蒸馏GPT5.2，Gemini3，Claude等数10家，那么这种方法也能破掉。。
2）语义指纹监控： 监控 API 调用请求在语义空间里的分布。如果一个账号的提问覆盖了极其生僻、跨度极大的知识点，且逻辑毫无连贯性，后台会判定为“数据挖掘”，直接触发熔断或验证码机制，阻止蒸馏。
3）拒绝向量指纹： 利用模型的“拒绝模式”。给模型设定一些独特的、非线性的拒绝逻辑。模型在被问到某些敏感或特定陷阱问题时，拒绝的方式和大厂的模型一模一样，那也是蒸馏的实锤。这个目前是最新的技术，很难防住，由于这种拒绝回答是五花八门，很难从蒸馏的结果识别出来，目前这种拒绝回答（或者巧妙绕过，敷衍式回答）的识别是新的热点。。
4）提高成本，在识别出蒸馏后，系统回给出超长的回答，回答token计费一般都是输入token的好几倍，加大回答量，如果是真实用户，会马上要求大模型精简回答，如果是机器蒸馏，根本感受不出来，还以为模型在全力以赴的回答。。从而更容易被识破
目前模型的风控水平越来越高，成熟大模型都要做这种风控，防止自己花了数亿美元的模型被别人几百万就蒸走了。。模型指纹的技术也在不断升级，所以蒸馏也不是那么好搞，还是得找专业人士干。防蒸馏也一样，也要找专业的，不能凭想象。。
最后，我还是那句话，我也不是什么专家，随口说说，必然有网友说是AI写的，我水平不高，这些嘲讽我都看习惯了，能不能来一点新花样，乐呵乐呵，老套路天天说真没意思。。原创真不容易，希望微博官方能给点流量。。
