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官方一手arXiv: DeepSeek@Zhaojian Yu, Penghao Yin, Shuzheng Gao, Shilin He, Kai Cai, Xiao-Ping Zhang
推荐理由：这篇论文提出一个叫AutoTrainess的智能体，能自己跑模型训练流程，不用人盯着。在PostTrainBench上比纯命令行强，还能帮DeepSeek-V4涨分。
PostTrainBench
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7月1日
09:30
AutoTrainess是一个基于大语言模型的智能体，通过暴露规划、数据准备、训练、评估和日志等操作作为代理-计算机接口，自动化语言模型的后训练流程。在PostTrainBench基准上，AutoTrainess搭配GPT-5.4（Codex）取得平均26.94分，超过CLI-only基线的23.21分。它还能跨模型泛化，将DeepSeek-V4-Flash（OpenCode）的得分从12.13提升至19.58。该研究提出将人工经验外部化为显式工作流和约束，引导智能体更有效且可靠地执行训练任务。