BSD框架支持跨家族黑箱蒸馏

慕尼黑工业大学与LMU团队提出Bridged Self-Distillation（BSD），利用特权推理轨迹为学生生成结果打分，并通过结果验证更新学生模型，将教师的推理能力以on-policy方式迁移到学生。框架覆盖三类场景：同家族且共享tokenizer时采用标准OPD；跨家族、不同tokenizer时通过词表映射进行cross-tokenizer OPD；教师仅提供闭源API文本时，依据响应反馈开展black-box OPD。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。