【研3基本功+1】你难道还没学过 OPD 吗?(On-policy distillation 基础知识)
从RL到OPD:Qwen3、GLM-5、DeepSeek都在关注什么?
40分钟了解OPD的主要工作:为什么RL时代还需要On-Policy Distillation
【青稞Talk 145期】Agentic RL 下半场:无需梯度更新的即时强化学习JitRL
【青稞Talk101期】MiniMax M2.1:Agent 后训练经验与认知
[知识蒸馏][12] 一个很容易被忽略但是很重要的问题:为什么OPD中一般不直接使用reverse kl backward?
【青稞Talk 123期】DeepSeek V4 模型在 SGLang 中的系统级优化与全栈适配
【青稞Talk 78期】从 LLM-RL 到 Agentic RL:如何让语言模型成为自主智能体|青稞Talk 78期
On-Policy Distillation - 从错误中学习
从分布视角看大模型后训练SFT/RL/OPD技术的区别
OPD 专题|青稞AMA第3期
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【青稞Talk 154期】Rethinking On-Policy Distillation of Large Language
[知识蒸馏][09] on policy distillation(OPD)中的kl散度详解
【青稞Talk 155期】SkyRL:模块化 RL 后训练框架设计, 与 397B Office Work Agent 的 RL 训练实战
从分布视角看SFT、RL和OPD,解释为什么RL和OPD泛化性能更好
World Model 专题|青稞AMA第2期
Rectified Flow:矫正流生成式模型的概念及应用实践|青稞Talk 31期
【青稞Talk 68期】slime:专为 RL Scaling 设计的大规模 RL 训练框架及实践
verl: An Open-Source Large-Scale LLM RL Framework for Agentic Tasks