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6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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15:23
AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月13日
19:12
19:12arXiv cs.AI@Yuxiao Yang, Xiaoyun Wang, Weitong Zhang
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本文研究了在线策略自蒸馏(OPSD)方法,即语言模型通过在其自身生成的轨迹上蒸馏特权教师分布来提升推理能力。作者发现OPSD存在一个常见但常被忽视的问题:教师响应中的自我反思偏差和模板会导致token级监督校准错误。为此,他们提出OGLS-SD框架,利用可验证的结果奖励对比成功与失败的在线轨迹,并通过logit引导校准教师logits。该方法结合结果级正确性与密集的token级引导,在多个基准上稳定了自蒸馏过程并提升了推理性能。
论文自蒸馏推理模型logit校准结果引导LLM

推荐理由:如果你在做LLM推理优化或自蒸馏训练,OGLS-SD解决了教师-学生分布不匹配的痛点,用结果奖励校准logits的思路直接可复用,值得仔细看方法细节。
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