258. 什么是OPD(On-Policy Distillation)?【每天一个宝藏问题】
40分钟了解OPD的主要工作:为什么RL时代还需要On-Policy Distillation
[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?
什么是信息量、信息熵、交叉熵与KL散度,及其相互之间的关系
[Self-Evolving][01] 自进化/提升 Agent(上下文/记忆进化,参数进化,结构进化)
OPD 专题|青稞AMA第3期
【青稞Talk 125期】重探 On-Policy Distillation(OPD):三类典型失败以及修复路径
从RL到OPD:Qwen3、GLM-5、DeepSeek都在关注什么?
【研3基本功+1】你难道还没学过 OPD 吗?(On-policy distillation 基础知识)
【后训练前沿】什么是 On-Policy Distillation?取 SFT 与 RL 之长(reverse KL 详解)
[数学基础与PyTorch] 05 OPD-01 RKL/FKL, TopK, 为什么可以复用RL infra,seq level KL,verl/slime
【信息论】15分钟看懂 香农熵 KL散度 什么是信息?如何度量信息?
开源决策模型 Laya(Jev开源版)架构与训练详解
【面试前沿】OPD 的 reward 设计合理吗?从 log 无界到 PowerOPD 幂变换
动手训练一个3D生成模型
【中字】原来KL散度这么厉害,还有到底怎么落地计算
[Agentic RL] 11 重新理解 DPO,带 KL 正则的 RL 目标函数推导,隐式的奖励模型,DPO 可能的缺陷与不足
OPD在工业界落地有哪些实用技巧?
[知识蒸馏][03] 闭关两天半,完全从零开始实现Embedding模型知识蒸馏(学生模型Qwen3-Embedding-0.6B,教师模型4B/8B)
【精校双语】OPSD: On-Policy Self-Distillation原理