论文校准师生差异改进在线策略蒸馏
原文标题：Calibrating Teacher--Student Discrepancy for On-Policy Distillation
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论文指出在线策略蒸馏（OPD）中学到的师生差异混杂了教师自身的偏差，特权信息会放大该问题。作者提出 Cal-OPD，通过正负特权干预估计教师自偏差区域，仅保留超出该区域的差异作为优化信号。在数学推理基准上，仅保留约 52-65% 的原始差异即持续优于标准 OPD。
- 问题
- 在线策略蒸馏学到的师生差异混入了教师自身偏差，特权信息会放大该问题。
- 方法
- 用正负特权干预估计教师自偏差区域，只保留超出该区域的师生差异作为优化信号。
- 结果
- 仅保留约52-65%的原始差异，在数学推理基准上跨模型规模持续优于标准OPD及其变体。
- 影响
- 蒸馏时过滤教师噪声即可提升学生推理，训练成本更低、信号更干净。
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