小模型训练效率提升100倍！Thinking Machine推出在线策略蒸馏技术，OpenAI前CTO亲自点赞
核心技术突破
在线策略蒸馏（On-Policy Distillation） 是AI初创公司Thinking Machine最新发布的突破性训练方法，能够将小模型在特定任务上的训练效率提升50-100倍。
技术原理：AI"实时教练"模式
该技术巧妙结合了强化学习与监督学习的优势：
- 强化学习：允许模型通过试错自主探索，灵活性高但效率低
- 监督微调：直接提供答案，效率高但缺乏灵活性
- 在线策略蒸馏：为"学生模型"配备"实时教练"，在自主生成内容时，由强大的教师模型动态评估和指导每一步
通过最小化两个模型间的KL散度，实现了精确稳定的知识传递，有效防止模型走捷径或过拟合，显著提升泛化能力。
测试成果显著
数学推理任务表现
- 训练步骤减少：仅需原强化学习方法的1/7到1/10
- 计算成本降低：总体计算成本降低两个数量级（100倍）
- 性能对标：仅用17-110个训练步骤，就能达到32B大模型的性能水平
解决关键问题
成功解决了企业AI部署中的"灾难性遗忘"问题。在企业助手实验中，模型在学习新业务知识的同时，保留了原有的对话和工具调用能力。
团队背景与行业意义
核心团队
研究由Kevin Lu领导，他曾是OpenAI多个关键项目的负责人，现在将大模型训练的先进经验带回高效小模型生态系统。
行业影响
- 降低门槛：使中小企业和资源有限的研究团队能够高效训练专业级模型
- 范式转变：从"唯大模型论"转向"高效智能"新模式
- 商业化加速：为"小而专"模型的商业落地提供关键引擎
相关论文
- 论文主题：在线策略蒸馏
- 发布机构：Thinking Machine
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