Новости

Sequential Beats Joint: On the Interplay between On-Policy Distillation and RLVR

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

За 30 секунд

Что произошло: Researchers show that training language models with on-policy distillation first, then reinforcement learning with verifiable rewards, outperforms joint optimization on reasoning tasks.
Почему это важно: Engineers building post-training pipelines for reasoning models should consider this sequential approach instead of combining both signals in a single training step.
На что обратить внимание: The paper tests only logic and math reasoning benchmarks; effectiveness on other domains and the practical overhead of two-stage training remain unclear.

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 that training language models with on-policy distillation first, then reinforcement learning with verifiable rewards, outperforms joint optimization on reasoning tasks.
Почему это важно: Engineers building post-training pipelines for reasoning models should consider this sequential approach instead of combining both signals in a single training step.
На что обратить внимание: The paper tests only logic and math reasoning benchmarks; effectiveness on other domains and the practical overhead of two-stage training remain unclear.

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.