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研究团队提出在线蒸馏算法D²-OPD
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AI 概要
2026年11月6日,研究团队在arXiv发布成果,提出名为D²-OPD的在线蒸馏算法。该方法在外推式同策略蒸馏中解耦了外推方向与距离,通过每前缀硬KL约束限制目标模型与教师模型之间的距离。此外,算法能够自适应确定外推方向,并采用前向KL为低概率token提供学习信号。测试结果显示,在数学推理基准的全部三种设置中,D²-OPD均取得最高分,相较最强基线最高提升9.45分。
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最新の進展11月6日 13:00
研究团队提出D²-OPD算法,在数学推理基准中相比最强基线最高提升9.45分。報道タイムライン
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11月6日
- arXiv 机器学习$D^2$-OPD:在外推式同策略蒸馏中解耦方向与距离
研究团队提出 $D^2$-OPD,在外推式同策略蒸馏中解耦外推方向与距离,通过每前缀硬 KL 约束限制目标与教师模型的距离。该方法自适应确定外推方向,并采用前向 KL 为低概率 token 提供学习信号。在数学推理基准的全部三种设置中,$D^2$-OPD 均取得最高分,相比最强基线最高提升 9.45 分。
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