arXiv发布CRD推理蒸馏框架论文
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arXiv发布CRD推理蒸馏框架论文
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AI 综述
研究者 Taehoon Kim 等人在 arXiv 发布论文，提出协作推理蒸馏（CRD）框架，通过教师模型相互批判推理、逐步质量评估、连贯步骤拼接三项方法，把推理能力蒸馏到小模型，并用带预算约束的推理质量优化（RQO）训练学生模型。 作者称，学生模型 CRD-4B 在 MATH-500 上达 97.3%、AIME'25 上达 70.3%，仅用 50K 训练样本，数据集规模最多比同类模型小 12 倍，并称已超过基线。该论文已被 NeurIPS 2026 接收；上述成绩均为论文自报结果。
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最新进展10月8日 12:00
CRD：通过交叉反馈与连贯筛选的协作推理蒸馏报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.CLCRD：通过交叉反馈与连贯筛选的协作推理蒸馏
研究者提出协作推理蒸馏（CRD）框架，通过教师模型交叉批评、逐步细粒度质量评估和连贯性步骤拼接三项创新，将推理能力蒸馏到小模型。学生模型 CRD-4B 在 MATH-500 上达 97.3%、AIME'25 上达 70.3%，仅用 50K 训练样本，数据集规模最多比同类模型小 12 倍。该工作已被 NeurIPS 2026 接收。
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