arXiv:2611.09042v1 Announce Type: new Abstract: Training smaller language models on reasoning solutions generated by a larger teacher model is the prevailing approach for transferring mathematical reasoning capabilities. However, the student tends to overfit the output distribution of the teacher and generalizes poorly when its own behavior at inference time deviates from the training data. Recent methods attempt to bridge this gap by incorporating error data, yet the corrective trajectories still reflect the reasoning patterns of the teacher, which the student cannot reliably reproduce, leavi
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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