一个模型如何教另一个模型做决策？三种技术路线拆解
TheTuringPost · x · 2026-10-28
Turing Post 拆解「用一个模型帮助构建会做决策的另一个模型」的三种方法：
- Strands Decider：模型参与生产与校验训练数据。把 Qwen3.5-2B 的语言生成头换成指针头（对给定选项打分），一个小 Qwen 生成问题、更大的 Qwen 校验、Gemma 提供教师信号，人类负责选配方和测试。
- SII-Decision：用推理教出快速读出器。Qwen 先对问题推理，再学习在不出推理过程的情况下逼近答案概率；部分收益迁移到分类任务，但对困难多步任务帮助有限。
- Distil：用编码 agent 修正教师模型的标注错误——例如 Nemotron 把一个警告信号当成多个独立确认，agent 澄清指令后重新生成数据，形成「读错误→重新生成来源数据」的闭环训练流水线。
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