多次采样再投票，可能是提升推理的强力无标注方法
iatitov · x · 2026-07-21
这条转述了一项关于 LLM 推理改进的方法观点：多次采样多个解，再取多数答案，可能是无需人工标注也很可靠的提升方式。
核心意思是：很多现有训练方法都会把“多样化的共识”压缩成一个过滤器、偏好信号或单一奖励值；作者提出也许应该把这种共识结构直接保留下来，让模型去“读”这些结果。
配图展示的流程是：
- 采样多个 rollout
- 形成 consensus
- 构造 teacher
- 再 distill 到 student
整体是在讨论一种更直接利用多答案共识的训练/蒸馏思路。
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