Новости
Mismatch Matters: On-Policy Distillation Beyond Token Agreement
arXiv cs.AI · Опубликовано · 3 мин чтения
За 30 секунд
- Что произошло
- Researchers identified a failure mode in on-policy distillation where student models achieve token agreement with teachers while producing globally flawed responses, and proposed TIDE to address token-level mismatches.
- Почему это важно
- Engineers building LLM post-training pipelines should care when training smaller models to mimic larger ones, especially in mathematical reasoning tasks.
- На что обратить внимание
- TIDE was tested only on Qwen3 teacher-student pairs and mathematical reasoning benchmarks; generalization to other domains and model families remains unclear.
Послушать это резюме
- llm
- post-train
- distill
- token
Паттерны, стоящие за этой новостью
Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.
The Agent Architect
Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.