KuaiRP 模型想实现哪四个核心目标？
简化提示工程、稳定输出质量、内置领域世界知识，以及以小参数量实现高效部署。
KuaiRP Series Role-playing Models Technical Report
（翻译）KuaiRP 系列角色扮演模型技术报告
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.11127: KuaiRP Series Role-playing Models Technical Report
AI 摘要
该论文介绍 KuaiRP 系列角色扮演模型的完整技术方案，目标包括简化提示工程、稳定输出质量、内置领域世界知识和小参数高效部署。为缓解注入领域知识导致通用智能体能力灾难性遗忘，作者提出多阶段训练流程：标准化角色模板与 SFT 数据管线、强化学习规则复合奖励函数，以及带累积散度衰减的两阶段在线策略蒸馏。实验称该模型在目标领域角色扮演保真度上可比专有模型，并保持极低部署成本。
AI 问答
论文如何缓解领域知识注入导致的通用能力遗忘？
采用多阶段训练流程，包括标准化角色模板与 SFT 数据管线、强化学习规则复合奖励，以及两阶段在线策略蒸馏配合累积散度衰减。
实验结果如何？
论文称 KuaiRP 在目标领域角色扮演保真度上可媲美当前专有模型，同时恢复通用智能体能力并保持极低部署成本。
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