研究提出 CARD：将解题轨迹转为教学轨迹的推理蒸馏
原文标题：From Solver Trajectories to Teaching Trajectories: Cognition-Aligned Reasoning Distillation
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论文指出直接用大推理模型的原始解题轨迹做蒸馏存在目标错配，提出基于强化学习的 CARD 框架，用分布对齐奖励与逻辑连贯奖励把解题轨迹改写成贴合学生模型认知的教学轨迹。在多个学生模型上，域内表现优于原始轨迹蒸馏，域外泛化提升明显。
- 问题
- 直接用大推理模型的原始解题轨迹蒸馏，与学生模型的认知能力不匹配，样本效率低。
- 方法
- 提出 CARD，用强化学习直接改写已有轨迹而非重采样，奖励由分布对齐与逻辑连贯两项构成。
- 结果
- 在多个学生模型上域内表现优于原始轨迹蒸馏，域外泛化提升明显（未给出具体数字）。
- 影响
- 蒸馏不必再堆海量高质量样本，把现成解题轨迹改写成教学轨迹即可，降低小模型推理能力训练成本。
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