研究：预测特权信息有效性以改进在线自蒸馏
原文标题：Predicting Privileged Information Effectiveness for On-Policy Self-Distillation
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论文系统评估在线自蒸馏（OPSD）中特权信息（PI）的内容与构造方式，覆盖 16 种 PI 配置、三个多轮智能体基准与三个不同规模学生模型。发现信息密集轨迹与更强生成器产出的 PI 收益更大，思考型模型收益不稳定；并提出基于 KL 的指标在训练前预测 PI 效果，与 GRPO 结合可超越强基线。
- 问题
- 在线自蒸馏中特权信息的内容与构造方式被当作固定选择，效果缺乏理解。
- 方法
- 系统评测 16 种 PI 配置，并提出基于 KL 的指标在训练前预测 PI 收益，与 GRPO 结合使用。
- 结果
- 覆盖三个多轮智能体基准与三个学生模型；按误差步 KL 对比度选 PI 优于随机选择，结合 GRPO 可超越强基线。
- 影响
- 让智能体训练中构造特权信息从凭经验变为可预判，节省试错算力。
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