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Beyond Teacher Likelihood: Group-Calibrated On-Policy Distillation for Long-Context Reasoning
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Group-Calibrated On-Policy Distillation reconciles token-level teacher guidance with task-level verifier rewards to improve student model training on long-context tasks.
- Pourquoi ça compte
- When fine-tuning language models for long-context reasoning requiring evidence aggregation across large inputs and global constraint satisfaction.
- Vigilance
- Method tested only on five benchmarks with Qwen models; effectiveness on other architectures, domains, or task types remains unverified.
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- eval
Les patterns derrière cette actualité
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Process Reward Models & Verifier-Guided Search
- Eval-Driven Development (Agent CI)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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