OPD-Aha: From Linguistic Momentum to Visual Reflection in Multimodal On-Policy Distillation¶

复现级别：L1 核心机制诊断。 本地执行目标重建公式；未加载多模态 checkpoint。

论文信息¶

字段	内容
论文链接	OPD-Aha: From Linguistic Momentum to Visual Reflection in Multimodal On-Policy Distillation
公司/机构	Arizona State University / University of Virginia / Stevens Institute of Technology（按第一作者署名单位）
首次公开日期	2026-09-15（arXiv v1）
原文开源代码	是：https://github.com/Echochef/OPD-Aha
Adapter / 方法	`opd-aha`
本地复现代码	`src/auto_research/post_training/latest_20260916.py`

用真实视觉与空视觉教师分布之差重建视觉偏好目标，抑制错误语言前缀的惯性。

本地 reference kernel 保留决定性门控、权重或状态转换，并输出可审计中间量，以便与相邻方法在统一预算下比较。

flowchart LR
  I[公开输入与状态] --> M[opd-aha 核心机制]
  M --> A[可审计中间量]
  A --> O[输出或策略更新]

原论文 Figure 2（关键图）：展示原论文提出的核心架构、主要模块及其连接关系。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

实现保留论文的决定性状态转换，并输出权重、门控、深度、阶段或缓存统计；固定预算和三种子只用于检查机制不变量，不等同于论文规模训练。

论文报告的能力、速度或成本结论只作为原文事实记录；本地指标不与其直接横比，也不外推线上收益。

三种子结果见 metrics/mechanism-seeds42-44.json。统一 receipt 标记 diagnostic_only=true，不会被公开看板当成完整能力提升。

本地执行目标重建公式；未加载多模态 checkpoint。