KLD 并非最佳指标，也不存在唯一最佳指标

KLD 无法单独衡量模型解决不同任务的能力，较低的 KLD 并不等同于更好的实际表现。知识蒸馏后继续进行 SFT 和 RL，可能降低 KLD，却提升模型性能；KLD 仍可用于初步筛选量化模型，但应基于代表性数据，最终则应结合自身任务测试来选择模型。