蒸馏是模仿，学强模型的输出，把它的「答案形状」复制过来；RL 是探索，模型必须大量自己推理、自己生成、在错误里反复迭代，从试错中提炼能力。
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第二方面，企业要用好智能体需要组织和资源上的匹配。根据Anthropic 2026年的最新调研，46%的受访者表示与现有系统的集成是智能体部署的主要障碍，43%和42%的受访者分别指向实施成本和数据的可及性/质量，40%和39%的受访者表示安全/合规和员工的学习成本/抵制是重要障碍（中小企业尤其担心学习成本，51%的受访者指向这一点）。对于企业的顾虑，成本、安全等问题和技术进步的关系较大，但数据问题、集成问题、学习或人才问题都是需要企业通过组织变革、进一步数字化和全员的学习来提升。