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本文提出了HNR-DAC，一种用于引用论文科学声明验证的两阶段框架，结合了难负样本重排序与分布对齐分类。该方法在NLPCC 2026 Task 10 Track 2上表现优异，以最高的Macro-F1位列排行榜第三名。
提出了分布对齐自蒸馏（DASD），该方法在自蒸馏过程中动态过滤Token，以保留有益的逻辑修正，同时抑制分布不对齐的风格噪声，从而在数学、代码和常识推理基准上提升鲁棒推理能力。
本文介绍了 PRISM，一种在监督微调（SFT）和强化学习（RL）之间插入分布对齐阶段的方法，旨在缓解多模态模型中的分布漂移问题。该方法利用基于混合专家（MoE）判别器的黑盒对抗博弈，提升了如 Qwen3-VL 等模型的 RLVR 性能。