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研究团队提出认知对齐推理蒸馏框架CARD并开源
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AI 综述
研究人员在 arXiv 上提出基于强化学习（RL）的认知对齐推理蒸馏框架 CARD。该框架旨在解决大推理模型知识蒸馏中的认知适配问题，能直接将已有的求解轨迹转换为适配学生模型认知能力的“教学轨迹”。在机制上，CARD 利用分布对齐奖励来匹配学生预测分布，并引入逻辑连贯性奖励以减少误导性的失败推理步骤。评测结果显示，CARD 在域内及分布外表现上均显著优于直接蒸馏原始教师轨迹的传统方法。目前，该研究的相关代码已公开发布并开源。
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最新进展10月28日 12:00
研究团队发布基于RL的推理蒸馏框架CARD，评测表现优异且代码已开源。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv 人工智能从求解轨迹到教学轨迹：认知对齐推理蒸馏 CARD
研究人员提出基于 RL 的框架 CARD，将大推理模型的求解轨迹转换为适配学生模型认知能力的教学轨迹。该框架直接转换已有轨迹，利用分布对齐奖励匹配学生预测分布，并通过逻辑连贯性奖励减少误导性的失败推理步骤。评测显示 CARD 在域内及分布外表现均显著优于直接蒸馏原始教师轨迹，相关代码已开源。
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