Flux-OPD：用动态上下文破解开放域大模型蒸馏难题
ZenMoore1 · x · 2026-08-01
开放域大模型训练因缺乏可验证奖励，难以进行有效的偏好监督。这篇论文提出了 Flux-OPD（基于动态上下文的在线策略蒸馏范式）。
其核心机制在于：根据学生模型的训练状态动态更新教师模型的指导上下文，并将上下文差异作为修正信号注入到无上下文的教师锚点中。同时，通过数学分解反向 KL 散度目标，利用冲突项来加权控制修正强度，从而解决蒸馏目标不稳定和分布冲突的问题。
实验表明，该方法在视频提示词优化和医疗问答等开放式任务上，表现优于现有的 OPD 范式。
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