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elvis@omarsar0
elvis@omarsar0推荐理由：Locus这个自动化系统后训练的模型居然干过了人类调的Qwen3 1.7B，在PostTrainBench上拿了第一，还上了Kaggle奖金赛前排。
PostTrainBench
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8月4日
02:38
Intology的自动化研究系统Locus对Qwen3基础模型进行后训练，在PostTrainBench上达到SOTA。其训练出的模型超越官方人类调优的Qwen3 1.7B Instruct版本。PostTrainBench用10个H100小时评估代理后训练能力，扩展版PostTrainBench+将预算提升至数千H100小时。在此预算下，Locus后训练的模型集体优于官方Qwen3 1.7B。此外，Locus在Kaggle所有活跃奖金竞赛运行16天后，平均排名第4。
7月1日
09:30
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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。