Researcher 闭门：为什么 OPD 正在成为大模型时代的基础设施？

发布时间：2026-09-15来源：Founder Park

当大模型能力不断提升，模型如何更高效地学习、迭代与扩展，也成为越来越值得讨论的问题。

其中，On-Policy Distillation（OPD）正逐渐进入研究与实践的视野。

它为什么值得关注？从模型训练本身，到 Multi-Teacher、跨词表，再到模型之外的 Agent 与可扩展智能，还有哪些值得继续探索的方向？

9 月 20 日，DINQ Session 1 将在北京开启。

这一次，我们邀请来自清华、斯坦福、人大、香港理工等高校的研究者与一线实践者，从各自正在研究的问题出发，聊聊 OPD 与大模型训练的最新探索。

嘉宾 & 分享主题

1. 何秉翔

清华大学自然语言处理实验室博士生

分享方向：Rethinking On-Policy Distillation of Large Language Models: Getting it started, and what happens after

2. 汤昕宇

中国人民大学高瓴人工智能学院博士生 / Ring Agent 负责人

分享方向：从模型内部到模型之外：可扩展智能的两层构建; 分享论文 ring zero 和 harness survey

3. 赵桉颢

香港理工大学 NLP Group PhD

分享方向：Multi-Teacher OPD & 跨词表 OPD

4. 陈家棋

Stanford 访问学者

从分享，到面对面讨论

除了嘉宾分享，本次 Session 也将设置圆桌讨论与自由交流。

从 OPD 到大模型训练，从研究方法到实际应用，我们希望把不同研究方向与实践经验放到一起，讨论技术正在往哪里走，以及还有哪些问题值得继续探索。

如果你也正在做相关研究、项目或实践，欢迎带着你的问题来到现场。

活动信息&报名

DINQ 发起，Elsewhere、Founder Park、蓝驰创投、原点同学会、火山引擎联合支持。

日期： 9 月 20 日（周日）

时间：13:30–17:00

地点：北京 · 五道口

（报名后将提供地址）

人数：限额 80 位

费用：免费参与，现场提供茶歇

报名：https://luma.com/mbcy2f9i

也可扫描下方二维码加入活动微信群，

获取后续活动通知。

【Luma 报名二维码】【进群二维码】

如果你正在关注大模型训练、

模型蒸馏、Agent 或可扩展智能，

欢迎来到现场，和研究者、实践者

一起聊聊正在发生的技术变化。

9 月 20 日，北京五道口见。

「DINQ Session」

每月一期AI沙龙，

聚焦前沿技术浪潮。

汇聚高校学者、开发者与创业者，

围绕AI Agent、模型算法、

商业化实践开展深度交流，

打通研究与产业，

碰撞技术思想，链接同频。

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