RecodeX 重构消息，清华大学等多机构研究者开展On-Policy Distillation（在线策略蒸馏，OPD）研究，将训练集缩减至1道题后发现，模型训练几百步仍能持续提升，单题训练可恢复全量数据约70%以上收益，在数学、coding等多任务及不同模型上均有类似效果，且对训练题性质不敏感。

研究指出，数据侧1道题经反复rollout可摸到全量状态空间的71.5%，16道不同语义簇的题即可达到与全量数据相当的效果；算法侧模型吸收监督的速度随训练推进逐渐变慢，训练集大小对吸收率影响极小。在多教师OPD设置下，每个领域16道语义不同的题即可打平全量效果。

对比RLVR，OPD训练涨幅更高，但二者天花板受限于不同因素。研究认为应关注题目能否带模型到未访问状态、Teacher是否有可教内容及学生吸收速度。