在端侧部署场景下，如果采用小语言模型并进行知识蒸馏，你会选择哪种蒸馏方式？为什么？

回答思路

1. 明确端侧场景的资源约束（内存、算力、延迟）
2. 对比不同蒸馏方式（如白盒、黑盒、特征蒸馏）的适用性
3. 说明所选蒸馏方式在端侧的优势与代价
4. 结合模型部署推理需求给出合理取舍