NYU与Amazon论文提出SGUID技能选择法
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NYU与Amazon论文提出SGUID技能选择法
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AI 综述
NYU与Amazon的论文提出SGUID方法：只保留在训练早期和后期都能提供有效训练信号的技能，蒸馏少量技能即可在数学竞赛测试上追平甚至超过更大的技能库。 论文称，按主题匹配挑出的技能中，不足25%能在3个Qwen模型上提供有效训练信号。仅保留6个符合SGUID标准的技能时，4个模型中有3个追平或超过含30至71个技能的完整技能库；第二轮加入3个新技能后，Qwen3-8B从64.3%提升至66.3%。
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最新进展10月10日 11:05
NYU与Amazon论文：蒸馏更少技能，效果反超11倍技能库报道时间线
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10月10日
- Rohan PaulNYU与Amazon论文：蒸馏更少技能，效果反超11倍技能库
NYU与Amazon论文提出SGUID方法，只保留训练早期和后期都有效的技能文件。在3个Qwen模型上，按主题匹配挑选的技能不足25%能提供有效训练信号。仅用6个技能，3/4模型在数学竞赛测试上追平或超过30-71个技能的完整技能库；第二轮加入3个新技能后，Qwen3-8B从64.3%提升至66.3%。
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