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Train Where the Quantized Model Goes: On-Policy Distillation for Low-Bit Reasoning
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- On-policy distillation fixes reasoning failures in sub-3-bit quantized models, raising math performance retention from 35% to 70% and code from 66% to 91%.
- Pourquoi ça compte
- Deploy this when heavily quantized models get stuck in repetitive loops on math and code tasks instead of completing solutions.
- Vigilance
- Requires a frozen full-precision teacher model during training, adding overhead; gains apply to reasoning tasks, not general question answering.
- reasoning
- distill
- quantiz
Les patterns derrière cette actualité
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Agentic SRE (Self-Healing Operations)
- Human-in-the-Loop Agent (HULA)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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