本图示系统呈现了面向学生终端的多模态融合模型轻量化技术研究框架，为教育 AI 普惠落地提供了清晰的技术路径。图示以教育专属蒸馏为核心，构建了从教育多模态教师模型层到端侧部署与隐私保护层的四层递进架构。底层教育多模态教师模型层，整合专属文本、视觉、语音与融合教师能力，为上层模型提供丰富的教育场景知识支撑；轻量化学生模型层基于 DistilBERT、MobileViT、DistilWhisper 等成熟轻量化模型，构建适配学生终端的基础模型底座；中间多模态知识蒸馏核心层，通过跨模态知识迁移、多教师协同训练、互补正则化等技术，结合动态温度调度与少数据联动策略，实现教师模型知识向学生模型的高效传递；最上端端侧部署与隐私保护层，通过精度量化、算子融合、按需加载与功耗优化技术，保障模型在终端设备的高效稳定运行，同时兼顾隐私保护需求。左侧梳理了推理引擎、优化技术、隐私体系与部署架构四大支撑模块，右侧明确了技术性能、教育效果、用户体验与教育公平四大核心目标，最终指向隐私合规设计与普惠落地路径两大方向，完整呈现了教育 AI 模型从技术研发到终端应用的全流程。万兴图示为该研究框架提供了专业清晰的可视化呈现方案，助力科研成果高效传递。