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ArcFlow 是一种创新的少步蒸馏方法，突破传统简化范式，转而通过可学习参数显式建模模型特征空间的内在复杂性，在保留关键表征能力的前提下实现高效压缩。实验表明，该方法在 FLUX/Qwen 等大模型上达成推理速度提升40倍、训练速度加快4倍的显著效果，同时仅需原始模型5%的参数量，大幅降低部署门槛与计算开销。