Новости

Rethinking On-Policy Distillation of Large Language Models II: One Training Example

arXiv cs.AI · Опубликовано 3 сентября 2026 г. · 3 мин чтения

За 30 секунд

Что произошло: Researchers show on-policy distillation of language models improves significantly when trained on just one query, recovering most gains from full-dataset training.
Почему это важно: Matters for engineers optimizing LLM training efficiency and post-training workflows where data and compute budgets are constrained.
На что обратить внимание: The student model still requires hundreds of training steps to absorb supervision, suggesting the bottleneck is learning speed, not data quantity.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

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.

Новости

arXiv cs.AI · Опубликовано 3 сентября 2026 г. · 3 мин чтения

Что произошло: Researchers show on-policy distillation of language models improves significantly when trained on just one query, recovering most gains from full-dataset training.
Почему это важно: Matters for engineers optimizing LLM training efficiency and post-training workflows where data and compute budgets are constrained.
На что обратить внимание: The student model still requires hundreds of training steps to absorb supervision, suggesting the bottleneck is learning speed, not data quantity.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.