让大模型学会「自己教自己」！京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR

最近，京东和中科院信工所展开了Self-Taught RLVR的系列研究，并连发三篇后训练新作。

这一系列的核心命题只有一个:

如何让大模型自我指导，实现迭代演化?

研究者对Self-Taught探索了三个互补维度：

1、RLSD：探究informed self——由特权信息增强的自身来教自己；

2、NPO：聚焦temporal self——由近未来的自身教自己；

3、CoPD：探究parallel-self——由走另一条路的自身来教自己。

这三篇文章分别面向RLVR和OPD的热点问题：

• RLSD：如何更好地吸收好特权信息？
• NPO：如何在RLVR中引入更合适的辅助学习信号？
• CoPD：如何更好地将多个专家的能力吸收到同一个模型中？

虽然这些问题看似不同，但实则都有着相同的本质，就是如何引入更好的学习信号并被模型有效地吸收。

Self-Taught RLVR系列研究则给出了同一个答案：让模型自己为自己提供贴合当前能力的，更易吸收的学习信号。

以下是三篇系列文章的详细内容。

RLSD：让“看见答案的自己”来教自己

第一篇RLSD(RLVR with Self-Distillation) 关心的问题是:

当我们给同一个模型注入特权信息(比如参考答案)后,它能不能成为老师来指导自己?

这个setting之前已经被OPSD(On-Policy Self-Distillation) 探索过，比如：Self-distilled reasoner：On-policy self-distillation for large language models和Reinforcement learning via self-distillation，但是结果很尴尬:

模型在极少数据上快速收敛（大概20step以内），之后很快就开始信息泄漏，在推理时想当然地引用一个其实它并没有看到的“参考解”来解决问题，回答风格变为如下图所示的情况，并紧接着性能逐渐坍塌。

RLSD这篇论文做了两件事:

理论上，作者证明了OPSD的目标函数是ill-posed的，这个训练目标中存在一个不可消除的项mutual information gap（I(Yt; R | X, Y 0）。

不同于常规的条件一致的OPD，OPSD中的老师条件在特权信息上、而学生看不到这个特权信息，在这种情况下这个gap就永远抹不掉，KL散度也就永远降不下去。每一步训练都在悄悄把x→r的虚假相关性写进参数里，最终影响梯度方向。

方法上，RLSD 给出了一个简单优雅的修复:

• 方向交给 RLVR：环境奖励决定每个token是该被强化还是被惩罚，这是可靠但稀疏的信号，保证更新的大方向不要出错；
• 幅度交给自蒸馏：用老师/学生的evidence ratio来调节每个token的更新力度，这是密集的信号，保证在细粒度上对于不同的token能给出不同的credit分配。

通过把“用对方向”和“分清主次”这两件本来纠缠在一起的事情解耦，RLSD就成了RLVR和OPSD的自然的合体，既继承了OPSD的token-level密集信号，又重新拿回了RLVR来自环境的可靠信号锚定。

至于效果，在Qwen3-VL-8B-Instruct以及文本、图片、视频的8个benchmark 上，同时打败了一系列的baseline，不仅收敛速度更快，而且最终性能上限更高，200步训练就超过GRPO训400步的水平。

如果用漫画总结就是：

NPO：让“短暂未来后的自己”教自己

第二篇NPO(Near-Future Policy Optimization)关心的是一个看起来朴素、根本的问题:

为RLVR引入什么样的辅助学习信号能带来最大收益?

研究者把这件事抽象成了一个简洁的指标：有效学习信号S=Q/V。

也就是说，一条好的辅助轨迹要足够强（高Q，有新东西可学）的同时还得足够近（低V，模型容易吸收）。

之前的方法都顾不全这一点：从外部老师导入轨迹，Q高但V太大；从经验回放（Experience Replay）抓自己过去的轨迹，V低但Q又被自身历史水平卡死。

NPO的核心思想可以一句话概括：用未来的自己来引导当下的自己。简单来说，就是一个比当前更强(沿优化方向走了若干步),但又离当前足够近(同一条优化进程上的延伸)的天然teacher。

作者从理论上和实证上都证明了这种设计能最大化有效学习信号S=Q/V。

在具体实现上，本文采用mixed-policy的方式：把near-future checkpoint产生的、被验证为正确的trajectory混入当前rollout group，既加速早期bootstrap，也帮助后期突破plateau。

进一步，作者还提出了AutoNPO，自动从在线训练信号里检测干预时机、自动挑选S最大的guide checkpoint。

最终在Qwen3-VL-8B-Instruct上，GRPO平均分从57.88提升到NPO的62.84，AutoNPO进一步推到63.15，在收敛速度和最终上限上同时打败LUFFY等mixed-policy基线。

值得一提的是，本文采用了mixed-policy的实现方式，但near-future self这个思想本身远不止这一种用法——后续工作完全可以用OPD等其他方式来引入near-future信号，效果应该同样显著。

另外，漫画总结如下：

CoPD：让“走另一条路的自己”教自己

第三篇CoPD(Co-Evolving Policy Distillation)关心的是一个非常热的问题:

如何更好地把多个expert的能力吸收到同一个模型上?

研究者在统一视角下识别出现有两条主流路径都各有问题。要把多个专家能力整合到一个模型里，直觉上无非两种思路：要么一起练，要么分开练再合并。

为了看清它们各自问题在哪里，研究者将两者放进同一个效用框架。

设X(D₁, D₂) 为两个数据集包含的总优化信号（即理想情况下能实现的能力增益），则任何范式P的实际效用可以写成：

其中aₚ∈[0,1]衡量信号的转化效率，bₚ≤0捕捉额外损失。

在这个框架下，两种路径的损失来源一目了然：

• mixed-data RLVR：最直接的做法——把所有能力的数据混在一起，用一个模型直接做RLVR。

信号全部参与优化（aₚ=1），但多个能力共享同一组参数，梯度方向互相冲突，要额外承担能力发散代价bₚ=−Φ。表现为典型的seesaw效应：一个能力涨了，另一个就跌。

调数据配比改变不了这个本质，只要混着训，就得付这笔”打架税”。

• 传统静态OPD pipeline：既然混着训会打架，那就分开练——先在各自的数据上独立训出专家模型，再通过on-policy distillation蒸馏到统一的student模型上。

分开训练消除了发散代价（bₚ=0），但代价转移到了信号转化率上：aₚ远小于1。

专家确实学到了很强的能力，但蒸馏到student的时候只传过去了一部分。

一个丢在bₚ上，一个丢在aₚ上——两种路径的能力损失是对称的。那能不能同时做到b=0且a足够高？这取决于一个前置问题：aₚ到底受什么控制？

作者的假说是：aₚ取决于teacher和student的行为有多像——越像，监督信号越容易被吸收。

就像学游泳，教练的动作和你的水平差不多时，你一看就能模仿；但如果教练直接表演奥运级蝶泳，你只能干看着学不会。

为此，作者用token overlap（student生成的轨迹上，两者top-k token交集的比例）来量化这种一致性，并通过两组实验验证：

• 实验1（图a-b）：固定teacher，构造不同overlap的student做OPD。结果：overlap越高，OPD增益越大（r=0.89），验证了”越像越好吸收”。
• 实验2（图c-d）：观察独立RLVR训练过程中overlap的变化。结果：overlap单调下降，KL涨了一个数量级——静态OPD蒸馏的时刻，恰好是吸收效率最低的时刻。专家越训越强，但也越训越”教不动”。

也就是说，aₚ本质上是teacher-student行为重合度O的函数η(O)：O越高，吸收越高效。但也不能完全一样——完全一致意味着teacher没有新东西可教，增益同样归零。而静态OPD恰好在O最低的时刻做蒸馏，aₚ被压到了很低的水平。

因此，CoPD 给出了一个全新的解题思路:

expert间的蒸馏应该在其训练期间进行，而不是训练之后，并且多个expert应当互为师生，协同进化。

具体地，CoPD并行训练多个分支，每个分支训练特定的expert ，并且把以下两件事交错进行:

• RLVR：在该专家自己的数据上持续推动能力边界，该练什么就练什么；
• Mutual OPD(双向 / bidirectional)：各expert branch之间互相做OPD，持续拉近彼此的行为模式，降低后续吸收的成本。

直观比喻就是，与其等多个独立训练完的专家“分家”后强行OPD到一起(像两个长大的成年人合住,生活习惯都难改)，不如让他们从一开始就一起长大(像一起长大的兄弟,行为模式天然一致)，长大的过程中各自练各自的本事(RLVR)，时不时的就互相教学(mutual OPD)。

最终效果上，文本、图像、视频三合一，单一模型同时打败各自领域的独立专家、也打败了MOPD基线。

更值得关注的是CoPD的潜在意义——它给出了一种全新的model parallel training模式，这或许暗示着一种新的scaling范式。

漫画总结如下：

总的来说，三篇论文可以表示为：

但Self-Taught RLVR远不止这三个维度。

模型完全可以从更多形式的“自己”身上学习——不同条件化的自己、以不同温度采样的自己、human in-the-loop后的自己、不同prompt的自己等等，也欢迎大家一起来探索。

Self-taught RLVR系列的三篇工作第一作者分别是中科院信工所杨晨旭、秦川于、顾佴彬，project lead是佀庆一(京东探索研究院)，下一个系列研究会更精彩，欢迎持续关注。

RLSD论文链接：arxiv.org/abs/2604.03128

RLSD HuggingFace链接：https://huggingface.co/papers/2604.03128

RLSD GitHub链接：https://github.com/iie-ycx/RLSD

NPO论文链接：arxiv.org/abs/2604.20733

NPO HuggingFace链接：https://huggingface.co/papers/2604.20733

CoPD论文链接：arxiv.org/abs/2604.27083

CoPD HuggingFace链接：https://huggingface.co/papers/2604.27083

文章来自于"量子位"，作者 "京东&中科院信工所"。