09:12
官方账号arXiv cs.LG@Xixiang He, Xingming Li, Baiqi Wu, Qiyao Sun, Xuanyu Ji, Ao Cheng, Qingyong Hu
精选73°
推荐理由：MT-SDPO方法让每个样本选择最可靠的教师，而非按领域匹配，大幅提升多领域大模型性能。
多教师蒸馏
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9月3日
09:12
研究人员提出MT-SDPO方法，通过自我锚点、答案验证资格和特权蒸馏三个组件整合多个冻结教师模型。该方法在Qwen3-8B模型上测试，将最弱领域性能提升14.79点，领域差距缩小74.7%。代码已在GitHub开源，地址为https://github.com/hexixiang/MT-SDPO。
7月23日
09:55
09:55
官方一手arXiv: DeepSeek@Sungrae Park, Sanghoon Kim, Gyoungjin Gim, Jungho Cho, Hyunwoong Ko, Minbyul Jeong, Minjeong Kim, Keunwoo Choi, Chaehun Shin, Chanwoong Yoon, Dongjun Kim, Eunwon Kim, Gyungin Shin, Hyeonju Lee, Hyungkyu Kang, Inseo Song, Jisu Bae, Jiyoon Han, Jiyun Lee, Joonkee Kim, Junyeop Lee, Mikyoung Cha, Sangwon Yu, Sehwan Joo, Seokyoon Kang, Seonghoon Yang, Seung Shin, Seunghyun Lee, Seungseop Lim, Seungyoun Shin, Sukyung Lee, Taegyeong Eo, Taehwan Oh, Taewhoo Lee, Wonho Song, Wonjun Oh, Wonseok Hwang, Yunsu Kim, Yura Shim, Hwalsuk Lee, Sunghun Kim, Du-Seong Chang, Kyunghyun Cho, Seungju Han, Yejin Choi, Junsuk Choe, Hwaran Lee, Minjeong Ban, Yun Taewon, Hwanjun Song, Jae-Gil Lee, KyungTae Lim, Alice Oh
推荐理由：Solar Open 2 发了，250B MoE 模型，1M token 超长上下文，专门跑复杂智能体任务。MMLU-Pro 和 LiveCodeBench 都领先，韩语能力还特别强，比 DeepSeek-V4-Pro 小很多但性能接近。