ReCal：结构化剪枝的在线蒸馏恢复校准方法
原文标题：ReCal: Calibrating Structured Pruning for On-Policy Distillation Recovery
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论文提出 RECAL（Recovery-Aware Calibration），在剪枝前调整校准统计量，利用未剪枝教师与剪枝探针之间的前向 KL 识别被破坏的预测并重新加权。该方法在多个模型与剪枝方法上提升在线策略蒸馏后的数学推理能力，AIME 最高提升 16.7 个百分点，代码生成任务多数也有改善。
- 问题
- 结构化剪枝损伤残留，导致后续在线策略蒸馏恢复效果受限。
- 方法
- RECAL 在剪枝前用未剪枝教师与剪枝探针的前向 KL 识别被破坏预测，重加权校准统计量。
- 结果
- AIME 最高提升 16.7 个百分点，多数代码生成对比也有改善。
- 影响
- 部署推理模型做剪枝+蒸馏恢复时，加一层校准即可显著提升数学推理，即插即用。
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