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Sequential Beats Joint: On the Interplay between On-Policy Distillation and RLVR
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers show that training language models with on-policy distillation first, then reinforcement learning with verifiable rewards, outperforms joint optimization on reasoning tasks.
- Warum es zählt
- Engineers building post-training pipelines for reasoning models should consider this sequential approach instead of combining both signals in a single training step.
- Achtung
- The paper tests only logic and math reasoning benchmarks; effectiveness on other domains and the practical overhead of two-stage training remain unclear.
Den vollständigen Artikel lesen
- llm
- reasoning
- post-train
- distill
- token
Die Patterns dahinter
- RL from Verifiable Rewards (RLVR)
- Sequential Pipeline Agents
- 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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