亚马逊团队 投稿
量子位 | 公众号QbitAI
大模型做一道数学题，往往需要生成数千个token的推理过程。
直觉上，如果希望通过后训练提升模型的推理能力，必须在大量token上施加训练信号，再通过整条推理轨迹上的密集更新，让模型逐渐变强。
但来自亚马逊和杜克大学的研究团队一项最新研究发现：一条包含数千个token的推理轨迹，有时只训练其中一个token，就已经足以明显提升模型的推理能力。甚至能够反超对整条轨迹所有token进行训练的效果。
这项工作重新思考了一个长期被忽视的问题：大模型的后训练，真的需要如此密集的学习信号吗？
从On-Policy Distillation开始
这项研究的起点是On-Policy Distillation（OPD，在线策略蒸馏）。传统知识蒸馏通常让学生模型学习教师生成的数据，而OPD有一个重要区别：推理轨迹由学生模型自己生成，再由教师模型对学生实际走过的每一步提供反馈。
假设学生模型生成了一条4000个token的数学推理轨迹，标准OPD可以在这4000个token上逐个比较教师模型和学生模型对当前token的概率。如果教师认为某个token应该更可能出现，就提高它的概率；反之则降低。
因此，一条trajectory可以产生数千个训练信号。这种密集的token-level信号通常被认为是OPD的重要优势之一，研究团队由此提出了一个很简单的问题：如果把这些训练信号一个一个删掉，会发生什么？
99.95%的信号都删掉呢？
研究团队首先做了一个非常极端的实验。对于学生模型生成的每一条推理轨迹，只随机选择一个token参与损失函数的计算和反向传播。也就是说，模型仍然完整生成一道题的推理过程，但真正产生训练信号的，只有其中一个随机位置。如果一条回答有2000个token，那么真正参与训练的比例只有约0.05%。
按照通常的直觉，如此极端稀疏的信号应该会让训练基本失效。但结果恰恰相反：随机监督一个token仍然能够稳定提升学生模型的数学推理能力。而且，这并不是只出现在某一个特殊teacher或student上的偶发现象。研究团队在Qwen3系列上构造了9组不同的teacher–student配置，覆盖：
更大参数量的教师模型→更小参数量的学生模型；
同规模的教师模型和学生模型；
更小参数量的教师模型→更大参数量的学生模型。
在这些不同设置中，每条轨迹随机训练一个token，都能够一致地观察到推理能力的提升。
更奇怪的是：一个token有时比所有token更好
随机一个token已经很反直觉，但接下来的结果更加出人意料。在OPD中，可以衡量教师模型和学生模型在每个token上的分歧程度。有些token上，教师模型比学生模型更加认可当前生成结果；另一些token上，教师模型则明显认为学生不应该这样生成。于是，研究团队尝试只保留这些最“极端”的token。例如，每条轨迹只选择：教师最希望学生增加概率的一个token，或者教师最希望学生降低概率的一个token。
结果发现，仅仅监督这样的1–2个token，在很多实验中就已经可以匹配，甚至超过标准full-token OPD。换句话说，标准OPD可能训练几千个token，而极端稀疏的OPD只训练一个token，后者却不一定更差。
在一个代表性的Qwen3实验中，选择单个极端token得到的学生模型不仅超过了标准OPD得到的学生，甚至超过了提供监督的教师模型本身。这说明，这里发生的事情可能并不像“把teacher完整复制给student”那么简单。
学生模型变强，并不一定意味着它变得更像教师模型
OPD的数学目标，本质上是缩小教师模型和学生模型之间的分布差异。因此，一个很自然的解释是：稀疏OPD之所以有效，也许只是因为少量token已经足以让student更接近teacher。
但实验并不完全支持这个解释。研究团队发现，一些推理性能最好的稀疏OPD模型，reverse KL并没有变得更小，甚至可能变得更大。也就是说：student的推理能力提高了，但它并不一定在整体分布上更加像teacher。因此稀疏OPD带来的推理性能提升，并不只是来自单纯的模仿。
为什么一个token可能有用？
目前尚没有一个完整的理论解释。但一个重要的直觉是：一个token的监督，并不等于模型只学习了一个token。它更像是在一个特定context下，对整个模型参数施加了一次方向明确的推动。如果这种推动足够准确，即可通过少量关键更新，推动模型进入一个更好的参数区域。
这也让人联想到人类的学习过程，老师通常不会把学生解答过程中的每一步都逐字纠正。很多时候，老师只是指出几个关键错误、学生修改自己的理解，再重新尝试。真正有效的学习，也许并不需要micro-level correction。
这只是OPD的特殊现象吗？
为了回答这个问题，研究团队又把实验扩展到了其他的实验环境。结果显示，类似的极端稀疏监督现象并不仅仅存在于最初的Qwen3+数学推理+OPD这一实验环境中。它还可以扩展到：
coding reasoning；
Llama系列模型；
以及基于PPO的RLVR。
特别有趣的是，在PPO实验中，即使密集token训练无法明显提升推理性能，极端稀疏的token更新仍然可能产生有效提升。这意味着，这一现象可能并不只是OPD的一个特殊性质。它指向了一个更普遍的问题：人们是不是高估了大模型后训练真正需要的token-level优化数量？
后训练一定是Token-Intensive的吗？
今天的大模型训练天然以token为单位思考计算量。一次大规模后训练通常会涉及海量token。更多数据、更多rollout、更长trajectory、更密集的监督信号，往往也被默认意味着更多、更充分的优化信号。因此，一个很自然的假设是：想让模型学得更多，就需要让更多token参与训练。但这项工作的实验并不是在说明“大量token没有用”，也不是在声称未来训练大模型只需要一个token。
真正值得注意的是：
推理性能的提升和监督信号的密度之间，并不是一个简单的“越多越好”的关系。
在消融实验中，研究团队观察到了一个明显的非单调关系：当逐渐减少参与训练的token时，性能可能先下降；但当监督信号极端稀疏到只剩下少数token时，性能反而重新上升，并可能超过稠密信号带来的性能提升。
这意味着，未来值得追问的问题或许不应该只是怎样获得更多训练tokens？而应该进一步问：模型真正需要哪些学习信号？一条trajectory里，到底有多少token真正在驱动学习？如果几千个token的推理轨迹中，只有极少数更新就足以推动模型变强，那么这不仅有助于理解后训练背后的机制，也可能进一步启发更加token-efficient、memory-efficient的训练方法。
有时候，模型可能并不需要被逐字逐句地教。也许，只需要在正确的地方推它一下。
论文：Extremely Sparse Supervision Incentivizes Reasoning Ability
作者：Zhishuai Liu, Xingzi Xu, Mehmet Saygin Seyfioglu, Pan Xu, Karim Bouyarmane
链接：https://arxiv.org/abs/2609.04565
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