Resonance 模型：蒸馏提升化学反应预测但推理脆弱
原文标题：Distillation, Self-Training, and the Fragility of Learned Chemical Reasoning
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研究提出 Resonance 系列模型，通过蒸馏开放权重教师模型的推理轨迹并自训练，将接近零准确率的小模型变为可用的正向反应预测器，更强学生甚至超越教师。但作者发现准确率不等于稳健推理：小模型继承教师单次推理风格，在质疑下容易放弃正确答案，呼吁同时评估推理稳健性。
- 问题
- 前沿模型预测化学反应不可靠且难部署，小开放模型又缺乏化学推理能力。
- 方法
- 蒸馏开放权重教师的推理轨迹并自训练，得到 Resonance 系列正向反应预测模型。
- 结果
- 未给出量化结果；仅报告小模型从近零准确率变为可用、更强学生经蒸馏超越教师。
- 影响
- 蒸馏可低成本把通用小模型变成领域推理器，但准确率不等于稳健，需额外评测抗质疑能力。
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