Fin-SD：面向金融推理的后见自蒸馏方法研究
原文标题：How Much Does the Hint Matter? Scope Conditions for Hindsight Self-Distillation in Financial Reasoning
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论文提出 Fin-SD，一种面向多步推理的局部后见自蒸馏方法：学生模型自行定位首个错误步骤并写简短批评，截断轨迹后以提示条件化冻结副本作为教师，用反向 KL 蒸馏，无需外部模型提供梯度。在 GPT-OSS-20B 上应用后发现，将批评替换为通用反馈仍能复现全部 3.03 个百分点增益，说明收益来自监督施加位置而非提示内容；更强同族模型写提示并无额外收益。
- 问题
- 数据驻留约束下，本地小模型在多步金融定量推理上落后于前沿模型。
- 方法
- 学生自行定位首个错误步骤并写批评，截断轨迹后以提示条件化冻结副本为教师做反向 KL 蒸馏。
- 结果
- 在 FinanceReasoning Hard 上比基座提升 3.03 个百分点，但换成通用反馈也能复现同等增益。
- 影响
- 提示内容可能不是关键，监督施加的位置才是；自蒸馏不必依赖强外部教师。
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