待验证50% 置信决策规则精确时间

KL散度约束衡量新策略与参考策略间的概率分布差异，通过惩罚过大偏移防止模型遗忘预训练阶段的语言能力

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/10

首次发现

来源

AI智能体强化学习：RLHF与Agentic RL核心技术解析

rss2026/7/1

相关事实

待验证K2.7 Code通过重新训练推理终止策略、减少冗余验证、优化长上下文注意力稀疏化，将推理Token消耗降低了30%73% 相似待验证行为克隆将问题简化为监督学习，但存在分布偏移问题，导致训练时和执行时状态分布不同引发误差累积72% 相似待验证当训练数据存在过度自信的分布偏移时，修复应发生在推理时的中间件层而非等待下一轮模型训练72% 相似待验证小模型在分布内高性能的同时存在分布外脆弱性，一旦推理时的工具描述措辞、参数命名或用户查询风格偏离训练集，成功率可能显著下滑71% 相似待验证行为克隆（BC）存在复合误差与分布偏移问题，智能体偏离训练分布后预测误差会指数级累积71% 相似

引用此条事实

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API

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