开发者航班内搭建最小 on-policy 蒸馏配置

2026年10月3日，开发者 barrowjoseph 分享称，自己用一段航班时间从零搭出一套最小化的 on-policy 蒸馏训练配置。他强调重点不在算法本身，而在训练的工程化实现——如何启动流程、如何扩展。他指出，生产环境直接采用 Prime Intellect 的 prime-rl 或 Hugging Face 的 TRL 等成熟框架即可；这套极简实现的价值在于把 on-policy 蒸馏的工程细节拆开呈现，便于理解底层机制。目前该分享仅为其个人实现与说明，未见后续更新或他人复现结果。

AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。