自蒸馏强化学习：RLSD融合策略优化

本文提出Mega-ASR框架，通过构建包含54种复合声学场景的Voices-in-the-Wild-2M数据集，结合渐进式声学到语义优化和双粒度WER门控策略，在复杂噪声环境下相对词错误率降低超30%。该方法突破了现有模型在真实世界中的声学鲁棒性瓶颈。

本文发现RLVR训练的权重轨迹是低秩且可预测的，秩一近似即可捕获大部分性能增益。基于此提出RELEX方法，通过短窗口观测估计秩一子空间，并用线性回归外推未来检查点，仅需15%的训练步数即可匹配或超越完整RLVR性能。该方法能外推到观测窗口的10-20倍以上，且无需学习模型，归功于秩一投影的降噪效应。