【求推荐】想入门 OPD训练，求一条适合零基础强化学习的学习路线

问题描述：

自 DeepSeek-V4、Qwen3.6 发布以来，On-Policy Distillation（OPD）的热度一直很高。最近看到很多博主都在介绍这种训练方法，所以也想找一个合适的项目入门，系统学习一下这类模型训练流程。

一方面是为了学习新技术，另一方面也是希望未来找工作时，简历上能够比较扎实地写一句：熟悉强化学习相关的模型训练方法。

个人基础

目前我的基础大致如下：

• 有传统深度学习基础，了解 CNN、RNN、Transformer；
• 有一定 LLM 基础、SFT 微调基础；
• 对强化学习基本属于零实操经验；
• 大致了解 on-policy、off-policy、模型蒸馏的基本概念；
• 粗略了解 GRPO、DPO、PPO 的基本原理，但没有实际训练经验。

对于强化学习中比较复杂、抽象的公式，我目前兴趣不算特别大，更希望先从“怎么训练、怎么落地、怎么做项目”的角度入门。

现在的状态是：训练流程最外层的结构大概能说上几句，但如果深入到每个阶段有哪些经验、技巧、坑点，就基本说不清楚了。

学习目的

我的主要目标是：

• 学习 OPD 相关训练方法；
• 丰富项目经验和简历内容；
• 建立一套可复用的 RL / OPD 项目实践流程；
• 后续能够独立完成一个小型 OPD 训练项目。