论文提出自蒸馏方法SRD：从未验证同伴轨迹学习
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论文提出自蒸馏方法SRD：从未验证同伴轨迹学习
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AI 综述
Feiyang Chen 等在 arXiv 论文中提出 Shared Residual Distillation（SRD），一种 on-policy 自蒸馏方法，从语言模型自身的未验证同伴轨迹中学习，无需先将完整解答判定为正确。 论文摘要称，从对应基座模型出发，SRD 将 Qwen3-1.7B/4B/8B 在 AIME24–26 平均 avg@12 分别从 11.02/19.07/21.39 提升到 16.20/45.46/54.44；训练后的模型推理时不需要同伴，且在两个通用能力基准上相对基座未观察到退化。 以上为论文摘要声称的结果，基于摘要，尚未经独立复现。
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最新进展10月16日 12:00
Shared Residual Distillation 通过共享残差蒸馏利用未验证同伴轨迹报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv · cs.AIShared Residual Distillation 通过共享残差蒸馏利用未验证同伴轨迹
Feiyang Chen 等提出 Shared Residual Distillation（SRD），一种从语言模型自身未验证同伴轨迹中进行 on-policy 自蒸馏的方法，无需先将完整解答判定为正确，且推理阶段不需要同伴。
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- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1010月16日 13:00
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