Jason Zhu
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参加 May 2025
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agent 训练，也能蒸蒸日上，大幅降低agent训练成本
微软这篇 ReOPD，专治 on-policy 蒸馏太贵
以前每更新一步，学生都得真去环境里跑一遍、再查一次老师，又慢又烧钱
环境越多，钱包越薄
新做法：老师轨迹采一次，存成离线「前缀」池，学生训练直接回放，全程不碰真实环境
一次蒸够，反复用
效果（Qwen3-4B 学 8B）：
· 数学+Python：45 → 53.7，每步快 4.2 倍
· 搜索：打平 OPD，每步快 9.1 倍
· 学生训练全程零工具调用
蒸的省钱（不是错别字）
🔗 HuggingFace 论文，链接：
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