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PROOF-Gen:从优化数据到更好的知识蒸馏

PROOF-Gen提出用优化后的数据改进工具调用能力的知识蒸馏。在τ²-bench上,教师模型57%的试运行失败,其中三分之二是近失(大部分工具调用正确),而传统生成-过滤流程因失败不提供信号,每轮都会遗留相同的难题。该方法通过利用失败信号优化数据,提升蒸馏效果。

来源

A

Apple Machine Learning Research(RSS)

machinelearning.apple.com

收录于 2026-10-15 23:56

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