本文介绍了多种知识蒸馏方法，包括关系知识蒸馏（RKD）、强化稳健知识蒸馏（R2KD）和比较式知识蒸馏（CKD），旨在提升学生模型在各类任务中的性能。研究表明，这些方法在多个数据集上表现优于现有技术，尤其在轻量级模型和跨模态迁移任务中效果显著。