Shrewd

Shrewd 用 LLM 当教师，把固定分类/决策面板蒸馏成设备本地的小模型，推理阶段不再调用 LLM。它适合有几百个标注样本、需要低延迟或数据不出机的重复任务，优势是成本和隐私可控；换来的限制是任务范围固定，无法承担开放式生成。