该研究提出了一种自适应模块响应演化（AMR-Evol）框架，旨在解决知识蒸馏中响应质量不足的问题。通过模块分解和响应演化，该框架显著提升了代码生成的蒸馏效果，实验结果显示在多个基准测试中性能得到有效提高，为开源大型语言模型的发展提供了新方向。