研究者提出CRD蒸馏框架，4B模型数学推理提升
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研究者提出CRD蒸馏框架，4B模型数学推理提升
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AI 综述
研究者提出协作推理蒸馏（CRD）框架，通过教师模型交互式交叉反馈、细粒度逐步质量评估和连贯感知步骤拼接，将推理能力蒸馏到小模型。基于该框架训练的CRD-4B在MATH-500上达到97.3%、AIME'25上达到70.3%，仅用50K训练样本，数据集规模比同类模型小最多12倍。 上述结果来自论文作者在arXiv cs.CL发布的一手报告。
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最新进展10月8日 12:00
CRD：跨反馈与连贯策展的协作推理蒸馏框架报道时间线
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10月8日
- arXiv cs.CLCRD：跨反馈与连贯策展的协作推理蒸馏框架
研究者提出协作推理蒸馏（CRD）框架，通过教师模型交互式交叉反馈、细粒度逐步质量评估和连贯感知步骤拼接三项创新，将推理能力蒸馏到小模型。基于该框架训练的 CRD-4B 在 MATH-500 上达 97.3%、AIME'25 上达 70.3%，仅用 50K 训练样本，数据集规模比同类模型小最多 12 倍。
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