arXiv · cs.AI· Aryan Das·· 13 天前AI 评分41
FSPO：面向策略优化的函数空间时序自蒸馏框架
Function-Space Temporal Self-Distillation for Policy Optimization
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Aryan Das
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.19687v1
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AI 导读
FSPO（Function-Space Policy Optimization）是一种单策略强化学习框架，将稀疏历史 next-token 分布存为固定时序目标，无需维护常驻教师模型即可实现时序分离，并引入特权分歧校正、可靠性自适应锚定与质量覆盖感知时序记忆。在推理与工具使用 benchmark 上，FSPO 在 5 小时训练预算内平均准确率最高，较最强基线平均提升约 4 个百分点，在 Olmo3-7B-Instruct 上峰值显存从约 70 GB 降至 56 GB。
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