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LLM推理蒸馏最弱链约束强化学习
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AI 综述
2026-10-02，arXiv Machine Learning Theory 发表一手研究，提出将 LLM 推理蒸馏建模为约束强化学习问题。该方法以轨迹前缀上教师似然的最坏情况作为硬约束，旨在避免纯 RL 的奖励欺骗与 KL 蒸馏的逻辑稀释。实验显示，该方法在数学推理和代码生成任务上扩展了准确率-保真度帕累托前沿，在与纯 RL 相当的最终答案正确率下，大幅降低教师约束违反，并实现最高的严谨推理成功率。
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报道时间线
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10月2日
- arXiv · Machine Learning Theory蒸馏 LLM 推理能力的最弱环节方法：基于最坏情况约束强化学习的推理蒸馏
论文提出将 LLM 推理蒸馏建模为约束强化学习问题，以轨迹前缀上教师似然的最坏情况为硬约束，避免纯 RL 的奖励欺骗与 KL 蒸馏的逻辑稀释。该方法在数学推理和代码生成任务上扩展了准确率-保真度帕累托前沿，以与纯 RL 相当的最终答案正确率大幅降低教师约束违反，实现最高的严谨推理成功率。
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