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GraphOPD：面向 LLM 智能体的图增强在线策略蒸馏
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2026年10月8日，arXiv Machine Learning Theory 发布一手报道，介绍 GraphOPD 方法。该方法面向 LLM 智能体的在线策略蒸馏，提出将图结构增强引入蒸馏过程：用环境状态变化记录构建依赖图，以随机游走稳态分布为步骤打分，并与教师-学生差异信号融合，形成轨迹级监督掩码。目前公开信息仅涉及该方法的核心思路，尚未报道实验结果、代码开源或后续验证进展。
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LatestOct 8
arXiv 报道 GraphOPD，提出图结构增强的在线策略蒸馏框架。Timeline
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Oct 8, 2026
- arXiv · Machine Learning TheoryGraphOPD：面向 LLM 智能体的图增强在线策略蒸馏
GraphOPD 提出将图结构增强引入 LLM 智能体的在线策略蒸馏，用环境状态变化记录构建依赖图，以随机游走稳态分布为步骤打分，并与教师-学生差异信号融合成轨迹级监督掩码。
Heat trend
Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 8）·Comparable change over 24 hours –
The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.