本文思想出自安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy），他是斯坦福大学博士、深度学习领域早期布道者之一，曾任特斯拉自动驾驶AI总监，长期从事计算机视觉与大规模神经网络训练研究，其训练“配方”被无数工程师奉为工业级实践指南。
一、当你已经做到八十分，真正的战争才刚开始
在深度学习项目中，大多数人以为模型结构选对、超参数调好，训练曲线看起来平稳漂亮，事情就结束了，但现实往往相反，真正决定你能否从优秀走向顶尖的，恰恰发生在这之后，这一步被作者形象地称为“把系统里最后一点汁水也榨出来”，这是一个极其工程化、极其反直觉，却极其有效的阶段。
当你已经完成网络架构搜索、学习率策略、正则化方案、数据增强等一整套“标准动作”之后，模型性能会进入一种看似停滞的状态，验证集损失下降得极慢，指标像是贴着天花板爬行，很多团队会在这里选择止步，但作者明确指出：如果你在这里停下，基本就与SOTA无缘了。
二、模型集成：几乎白送的2%准确率
第一个被点名的终极技巧，是模型集成，也就是把多个已经训练好的模型在预测阶段组合起来使用，这在学术竞赛和工业场景中几乎是一个“开卷答案”，因为它带来的收益稳定、可靠，而且跨任务通用。
作者毫不含糊地表示：模型集成几乎可以保证在任何任务上白送你约2%的准确率提升，这在很多任务中是决定名次、决定是否能发论文、是否能上线的重要差距，而代价只是更多的计算资源和一些工程复杂度。
更重要的是，集成并不要求模型完全不同，哪怕是同一架构、不同随机初始化、不同数据顺序训练出来的模型，只要它们的错误分布不完全一致，组合在一起就能显著降低整体泛化误差，这本质上是在用算力换稳定性。
三、算力不够怎么办？用知识蒸馏把老师吃掉
当然，现实问题很快出现：如果线上推理成本受限，无法在测试阶段跑多个模型怎么办？作者给出的答案是知识蒸馏，也就是把整个模型集成当作“老师模型”，再训练一个单一网络作为“学生模型”，去模仿老师的输出分布。
这里提到的“暗知识”，并不是简单的硬标签，而是模型在各类别上的概率分布，这些分布包含了类别之间的相似性信息，是人类标注无法提供的高密度监督信号，通过这种方式，你可以在保持推理成本不变的前提下，尽可能继承集成模型的性能优势。
作者的态度非常明确：如果你在意最终指标，又受制于部署成本，知识蒸馏不是可选项，而是必修课，它往往是从研究走向生产的关键一跳。
四、不要急着停：神经网络比你想象得更能熬
第二个被严重低估的技巧，是“继续训练”，听起来像废话，但作者强调，这是他见过最多人犯错的地方，因为人类对“收敛”的直觉，在神经网络面前经常是错的。
很多工程师在看到验证集损失趋于平缓时，会本能地认为模型已经学不到新东西了，于是提前停止训练，节省时间和资源，但作者的经验恰恰相反：在很多情况下，神经网络可以在极长时间尺度上持续获得微小却真实的改进。
这种改进在短时间内几乎不可见，但当你把训练时间拉长十倍、百倍，最终累积起来的差距会让人震惊，而这种现象在大模型、复杂任务和高质量数据上尤其明显。
五、一个真实到离谱的故事：放假回来直接SOTA
为了强调这一点，作者分享了一个近乎“都市传说”的真实经历：有一次他在冬季假期前无意中让一个模型继续训练，原本只是打算回来后再看看效果，结果等到一月份回到实验室时，模型性能已经达到了当时的最先进水平。
这个故事的重点不在于运气，而在于一个残酷事实：如果你过早地终止训练，你根本没有机会看到模型真正的潜力，而你的竞争对手，可能正是靠这种“死磕时间”的方式悄悄超过你。
作者并不是鼓励无脑烧算力，而是在提醒：在确定没有过拟合、学习率策略合理、正则化有效的前提下，训练时间本身就是一种极其重要的超参数。
六、为什么这些方法听起来笨，却极其有效
模型集成、长时间训练、知识蒸馏，这些技巧都不性感，也不“算法创新”，甚至很难写成一篇漂亮的论文，但它们几乎构成了现实世界中所有顶级系统的共同秘密。
作者的潜台词其实非常直接：当你的方法论和工具已经与顶级团队站在同一水平线上时，真正的差距来自执行层面，来自你是否愿意为那1%、0.5%的提升付出成倍的耐心与资源。
这也是为什么很多“看起来没那么聪明”的工程团队，反而能在指标上长期领先，因为他们比谁都清楚，性能的最后一段路，拼的不是灵感，而是韧性。
七、给普通工程师的现实建议
如果你不是在做学术竞赛，而是在真实产品中追求性能，作者的建议可以被总结为一句话：先把基础做到八十分，再用工程手段把剩下的二十分一点一点磨出来。
不要指望一个神奇的新结构来拯救一切，在大多数成熟领域，胜负早已不取决于是否“发明”，而取决于是否“榨干”，而这恰恰是经验、纪律和长期主义的体现。
当你下一次想要提前停止训练、放弃集成、嫌弃蒸馏麻烦时，不妨记住这篇文章的核心精神：真正的高手，都是把系统榨到一滴不剩的人。