超越教师似然：用于长上下文推理的组校准在线策略蒸馏
评分
75揭示了OPD在长上下文场景下与验证器奖励的系统性失配，并提供了新的校准方案，信息增量明显。
实验设计完整，包含诊断、方法、消融和基准对比，结果充分且复现细节清晰。
该方法可直接用于提升现有开源模型的长上下文蒸馏效果，代码开源，落地门槛低。
长上下文推理与模型蒸馏是当前热点，论文发布时间新，相关性强。
来自arXiv预印本，作者提供代码，但未经同行评审，故给9分。
基础分 83.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 75
精选线 70已入选精选
精选理由
方法新颖且实验扎实，在多个基准上带来显著提升，并配有消融研究，学术与实践价值兼备。
AI 点评
「这项研究对从事模型蒸馏和长上下文处理的研究者很有参考价值。它没有简单地在蒸馏中加入验证器信号，而是通过组内归一化构造了可解释的残差项，思路值得借鉴。开源代码也便于复现和进一步实验。」
速览
在线策略蒸馏（OPD）在长上下文任务中会出现教师模型与验证器评分错配的问题：token级教师指导可能忽略分布在长输入中的证据或违反全局约束，而任务级验证器提供整体奖励。本文系统诊断了这一错配，并提出组校准在线策略蒸馏（GC-OPD），在每组内分别归一化验证器奖励和轨迹级OPD分数，用其差值作为带符号的教师-验证器分歧残差，再通过相对优势信用分配（RACA）将残差分配到各token。在五个长上下文基准上，Qwen3-4B和Qwen3-8B平均分分别从29.08提升至40.47、从35.12提升至44.65，优于普通OPD（39.31和43.56）。消融实验表明带符号残差和RACA均有效，代码已开源。
- 诊断了长上下文任务中轨迹级OPD分数与验证器奖励随输入长度增加而逐渐失配的问题。
- 提出GC-OPD：分组归一化后利用带符号的教师-验证器分歧残差，并结合相对优势信用分配逐token分配。
- 在五个长上下文基准上显著提升Qwen3-4B/8B的蒸馏效果，优于普通OPD、额外OPD项和直接加验证器奖励等变体。
正文
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