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One-Shot OPD：单条查询达全量数据87%增益
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AI 综述
2026年9月29日，清华 NLP（OpenBMB 成员）联合中科院大学、东北大学、UIUC 和约翰霍普金斯大学提出 One-Shot OPD，将 OPD 训练集压缩到一条查询。该研究在数学任务上把成绩从 59.1 提升至 68.5（300 步），达到全量数据 OPD 69.8 的 87% 增益，并在代码、指令跟随和智能体工具使用上跨 Qwen、Llama、OLMo 成立。研究据此表明后训练蒸馏主要受算法限制而非数据量。
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最新进展9月29日 21:00
清华等提出 One-Shot OPD，单条查询达全量数据 87% 增益。报道时间线
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9月29日
- X：面壁智能 OpenBMB (@OpenBMB)清华等提出 One-Shot OPD：单条查询达全量数据 87% 增益
清华 NLP（OpenBMB 成员）联合中科院大学、东北大学、UIUC 和约翰霍普金斯大学提出 One-Shot OPD，将 OPD 训练集压缩到一条查询：数学任务上从 59.1 提升至 68.5（300 步），达到全量数据 OPD 69.8 的 87% 增益，并在代码、指令跟随和智能体工具使用上跨 Qwen、Llama、OLMo 成立。
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