据候选摘要,AdviSD(Advisor Self-Distillation)让一个可训练的小型“顾问”模型用自然语言建议去引导冻结的语言模型执行者,并把结果奖励强化学习与“有选择性的”自蒸馏结合起来;在摘要口径下,它在 BFCL-v3 与 EnvScaler 上优于 advisor-GRPO。以上细节尚未经正文核验,待核实。
值得关注:**学习信号的筛选问题**:论文关注的不是“如何生成更好的建议”,而是“从哪些交互中学习”。这一视角对多轮智能体训练、过程监督与偏好数据筛选具有可迁移性。 **非对称能力架构**:把一个可训练的小模型放在前沿模型之上作…