arXiv NLP·24 天前★ 3

STI-OPD:多轮智能体在线策略蒸馏新框架

原文标题:Stochastic Teacher Intervention for Agentic On-Policy Distillation

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AI 智能摘要

针对多轮任务中(OPD)因早期错误累积导致轨迹漂移的问题,论文提出 STI-OPD 随机教师干预框架。它用 KL 散度估计师生策略差异并映射为干预概率,自适应平衡教师控制与学生探索,并引入重要性加权反向 KL 目标,在工具集成推理与长程交互基准上超越此前最强 OPD 基线。

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问题
多轮智能体任务中在线策略蒸馏因早期错误累积导致轨迹偏离教师分布。
方法
用 KL 散度估计师生策略差异并映射为干预概率,随机决定是否用教师动作替换学生动作,配合重要性加权反向 KL 目标学习混合策略轨迹。
结果
在工具集成推理与长程交互基准上超越此前最强 OPD 基线
影响
为多轮智能体蒸馏提供自适应教师干预机制,做 agent 训练的可直接替换现有 OPD 流程。
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STI-OPD 用 KL 散度驱动的随机教师干预,缓解多轮蒸馏的轨迹漂移。

  • •问题定位:多轮智能体中学生决策影响后续观测,早期错误跨轮累积导致轨迹偏离教师分布
  • •用 KL 散度估计师生策略差异并映射为干预概率,采样决定是否用教师动作替换学生动作
  • •引入重要性加权反向 KL 目标,修正混合策略轨迹的 采样不匹配
  • •在工具集成推理与长程交互基准上超越此前最强 OPD 基线

为什么重要:多轮中教师监督失真是 OPD 落地的关键瓶颈,该工作给出了自适应干预而非固定阈值的解法。

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所属主题智能体50
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原始标题:Stochastic Teacher Intervention for Agentic On-Policy Distillation
AI 中文标题:STI-OPD:多轮智能体在线策略蒸馏新框架
来源:arXiv NLP · 发布于 24 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:在线策略蒸馏 / 智能体 / 知识蒸馏 / 强化学习
关键词:在线策略蒸馏 / AI 智能体 / 知识蒸馏 / 多轮推理
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