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Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法,结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导,用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高,还能解决AI“灾难性遗忘”问题。

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