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Distill Skills into Weights, Not Prompts: Abstract Skills as Privileged Signals for On-Policy Self-Distillation
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- SKALD framework uses abstract skill cards to distill knowledge into model weights during reinforcement learning training, improving math benchmark performance without requiring skills at test time.
- Warum es zählt
- Matters for engineers training language models on reasoning tasks where reward signals become uninformative when all rollouts succeed or fail uniformly.
- Achtung
- Results shown only on mathematics benchmarks with Qwen3-Base model; generalization to other domains and model architectures remains unclear from this work.
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Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- RL from Verifiable Rewards (RLVR)
- Reinforcement Learning from Human Feedback
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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