Pistis技术报告发布：融合蒸馏与强化学习的新型多模态大模型家族
该技术报告介绍了Pistis多模态大语言模型家族，包含基于Qwen系列构建的27B与9B参数模型。研发团队提出了一套通用且可扩展的后训练框架，在大规模多模态监督微调（SFT）的基础上，首创了交替蒸馏与强化学习（IDRL）范式。IDRL将同策略蒸馏与强化学习深度集成在单一训练循环中，通过二者交替优化，有效提升了多模态模型的整体综合性能。
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后训练会在无关决策中留下行为阴影：新型主动无任务蒸馏方法提出
最新研究发现，大语言模型的能力可以通过与目标任务无关的文本进行传递。传统后训练通常依赖任务特定数据，而研究团队提出了一种“主动无任务蒸馏”（ATD）方法，仅需教师模型针对每个提示生成一个词即可实现能力转移。该方法揭示了后训练会在任务无关的决策中留下可被探测的“行为阴影”，突破了此前潜意识学习研究需依赖大量生成的限制，深化了对模型后训练表征变化及知识蒸馏机制的理解。
从自我蒸馏到自我练习：多轮智能体特权信息利用机制研究
该研究探讨了大模型多轮智能体训练中策略内自我蒸馏（OPSD）范式的缺陷。该范式利用特权信息构建强教师模型进行词元级监督，但在多轮交互中，学生智能体会表现出脱离实际信息的盲目自信，误以为自己掌握了未曾观测到的特权信息，导致性能大幅落后于普通强化学习，甚至劣于基座模型。为此作者提出了新范式；由于原文摘要截断，新方法细节尚未完全展开。
LastOPD：解决隐状态同策略大模型蒸馏中的后期崩溃问题
该研究针对大模型同策略蒸馏（OPD）缺乏教师模型隐层思考过程的问题展开探索。尽管引入隐状态监督（Latent supervision）能对齐学生与教师模型的内部状态，但在将Qwen3-4B/8B蒸馏至Qwen3-1.7B-Base的实验中，研究人员发现该方法存在“早期增益、后期崩溃”的失效现象，MATH-500准确率虽迅速提升但随后崩溃。为此，论文提出了LastOPD方法以抑制此类崩溃。
9月24日2026-09-24
跨模型错误中的文本知识蒸馏：鲁棒故障与保守修复
该研究探讨了基于失败案例的文本知识蒸馏方法，旨在通过分析任务错误来发现模型的知识漏洞。研究定义了在推理时注入输入的独立“规则原子”，指出其虽然能编码可迁移的任务知识，但也可能包含特定于原模型的推理补丁，从而在跨模型迁移时产生干扰；此外，注入的规则还可能被错误应用于不相关场景并引发误判。（注：原文摘要末尾未完）