HF论文导读：在策略蒸馏法，极低算力实现弱到强泛化
Hugging Face · youtube · 2026-08-12
Hugging Face 研究团队在其 Journal Club 栏目中探讨了论文《Weak-to-Strong Generalization via Direct On-Policy Distillation》。
该研究提出了一种极具性价比的方法，能将强化学习（RL）在小模型上获得的收益迁移到更大的模型中。它并非直接让大模型去模仿小模型，而是测量 RL 改变了小模型策略的哪些部分，并将这种变化作为密集的奖励信号来训练大模型。
实验表明，这种弱到强的泛化方式，能够以极低的计算成本，在大模型上达到甚至超越直接进行 RL 训练的效果。
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