本研究提出了“动态适应性插值蒸馏(TAID)”方法，旨在解决教师模型与学生模型之间的容量差异及模式崩溃问题。TAID通过动态插值教师和学生分布，有效防止模式崩溃，提升知识蒸馏效果。实验结果显示，该方法在不同模型规模和架构下均表现优越，推动了人工智能技术的可及性发展。