2026年FPGA大赛备赛，用安路FPGA做实时AI语音识别，模型量化到INT8后精度掉到60%，怎么用知识蒸馏和校准集恢复？
我们团队今年用安路FPGA做大赛项目，选了实时AI语音识别方向，模型从float32量化到INT8后精度直接从92%掉到60%，完全没法用。试了常规的校准集和KL散度调整，效果不明显。听说知识蒸馏能提升量化后精度，具体怎么操作？是要先训练一个float32的大模型当teacher，再让INT8小模型学吗？校准集需要多少样本才够？有没有人分享下安路FPGA上语音识别量化的踩坑经验？
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