本文探讨了一种新的数据集蒸馏方法，包括基于固定模型的蒸馏和合成标签训练，提出了HaBa数据集分解和分布式数据集精炼（D3）方法，显著提升了数据压缩效果和模型性能，特别是在ImageNet-1K数据集上取得了优异的结果。