该研究提出了一种创新的自适应模块响应演化框架，解决了知识蒸馏中忽视响应质量的问题。通过模块分解和自适应响应演化两个阶段，显著提升了代码生成的效果。实验结果显示，该框架在多个基准测试中提高了性能，为开源大型语言模型的开发提供了新方向。