[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
从分布视角看SFT、RL和OPD,解释为什么RL和OPD泛化性能更好
258. 什么是OPD(On-Policy Distillation)?【每天一个宝藏问题】
OPD 专题|青稞AMA第3期
【中字】原来KL散度这么厉害,还有到底怎么落地计算
从RL到OPD:Qwen3、GLM-5、DeepSeek都在关注什么?
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
[知识蒸馏][16] Multi-teacher On-policy Distillation,将多个模型能力整合进一个模型
[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
[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?
On-Policy Distillation - 从错误中学习
[知识蒸馏][02] 练习两分半,使用DeepSeek-R1蒸馏训练自己的本地小模型(Qwen2.5-0.5B),原理流程全讲解,模型数据全给你
【后训练前沿】什么是 On-Policy Distillation?取 SFT 与 RL 之长(reverse KL 详解)
动手训练一个3D生成模型
[知识蒸馏][06] 闭关两天半,完全从零实现大模型RL知识蒸馏(On Policy Distillation,Qwen2.5),你值得拥有
练习两天半,从零实现DeepSeek V4 CSA&HCA模块,原理讲解搭配最简代码实现,一看就懂
【青稞Talk 125期】重探 On-Policy Distillation(OPD):三类典型失败以及修复路径
[知识蒸馏][01] 耗时两天半,完全从零开始实现大模型知识蒸馏(Qwen2.5系列模型),从原理讲解、代码实现到效果测试,绝对让你搞懂模型蒸馏
LLM后训练新范式:一张图带你回顾OPD的基本原理
开源决策模型 Laya(Jev开源版)架构与训练详解