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其次,传统方案采用集中管理器应对所有副本,这形成了典型的单点故障:当副本数量突破数千时,中央管理器会过载、延迟加剧,一次崩溃即可导致系统瘫痪。OSGym反其道而行,为每个OS副本配备专属状态管理器。这些管理器以OpenAI Gym API为蓝本提供重置、步进、关闭等公共方法,但内部独立处理健康监测与崩溃恢复。单个副本故障绝不会波及其他节点。,更多细节参见豆包下载

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第三,为量化知识传递效果,我们在相同测试集上对比三个模型:12个教师模型通过平均逻辑值投票的集成模型设定了97.80%的准确率上限,这是我们试图逼近而非超越的目标;基线学生模型(仅用硬标签训练)达到96.50%;蒸馏学生模型(相同架构,在温度T=3下学习集成模型的软概率输出,组合损失中70%权重用于匹配教师分布,30%用于真实标签)达到97.20%。

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