arXiv:2610.31918v1 Announce Type: new Abstract: Distilling interactive LLM agents requires choosing between teacher-generated demonstrations and student-generated experience, corresponding broadly to off-policy and on-policy distillation. While both have proven effective, we argue that this distinction is inherently hierarchical: the policy that induces an interaction history need not be the same as the policy that generates the token prefix of the current action. We introduce a hierarchical agent distillation framework that formalizes these two levels of on-policiness and enables explicit con
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年10月27日 · 原文日期：2026年10月26日
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人工核验：尚无核验记录
