逆推理自蒸馏：仅用答案数据后训练LLM
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逆推理自蒸馏：仅用答案数据后训练LLM
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AI 综述
研究者 Eric O. Korman 发表论文，提出一种逆推理 LLM 自蒸馏方法：把思维链（CoT）当作潜变量，仅用 prompt-answer 数据即可对推理模型做后训练，逆模型训练一次后可离线复用。 论文报告在 Qwen3-0.6B 上，GRPO 训练饱和后经一轮离线蒸馏，困难提示的 pass@1 约翻倍；在 Countdown 任务上，各难度指标均优于拒绝采样自蒸馏。以上为该论文自报结果。
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最新进展10月15日 12:00
逆推理模型：仅用答案数据做高效后训练与验证报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.LG逆推理模型：仅用答案数据做高效后训练与验证
研究者提出逆推理 LLM 的自蒸馏方法，仅用 prompt-answer 数据即可后训练推理模型，将 CoT 视为潜变量，逆模型一次训练后可离线复用。在 Qwen3-0.6B 上，GRPO 训练饱和后经一轮离线蒸馏，困难提示 pass@1 约翻倍，Countdown 上各难度指标均优于拒绝采样自蒸馏。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。