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ACSD：激活条件自蒸馏提升推理能力
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.LG 分类发布一篇机器学习论文，提出 Activation-Conditioned Self-Distillation（ACSD）方法。该方法无需参考文本，通过对比自生成轨迹中答对与其余轨迹的激活值提取引导向量，再由冻结的基座模型在每个预测位置施加该向量，学生模型从自身前缀的下一 token 分布中学习。报道称其目标为提升推理能力，目前处于论文发布阶段，尚无后续实验或应用进展的报道。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月2日 12:00
arXiv 发布 ACSD 论文，提出无需参考文本的激活条件自蒸馏方法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）Activation-Conditioned Self-Distillation：一种无需参考文本的自蒸馏方法
研究者提出 Activation-Conditioned Self-Distillation（ACSD），通过对比自生成轨迹中答对与其余轨迹的激活值提取引导向量，由冻结的基座模型在每个预测位置施加该向量，学生模型从自身前缀的下一 token 分布中学习。
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