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COMPANY AGENT REVIEW

监管与有效性评估

原脚本提供事实,项目与 case 串起目标、结果、代价和人的评价。

已显示最近快照快照同步 2026/10/18 04:18:28

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项目效果

后训练实验与工程复用(新增候选)

在原训练协议中给术语、目标机器与实际例子,检验读者理解。

既有项目

项目材料:2026/10/3 05:34:14 · case 材料:2026-10-15(原快照日期)

总体完成情况

尚无可汇总的核心 case;总体完成情况待核。

各类型 case 的完成情况

沿用原表任务类型;多类型可交叉,总体按 case 去重。

待接入有类型与完成依据的 case。

case 汇总表

先比较同类结果,需要时展开单行查看依据。

0 / 0 条
尚无归属已核实的核心 case。已有反馈继续保留,不计为完成案例。

需要关注什么,以及下一步做什么

原复盘中的判断与建议;这里展示执行结果,不直接启动任务。

  • 在原训练协议中给术语、目标机器与实际例子,检验读者理解。
  • 沿具体交接检查权重身份、资源与冻结配置,不启动实验。
  • 用实际本轮训练状态更新原计划的具体数字。
  • 先明确现有Recipe和Agent调度能力,用实际几轮结果选择需要工程化的部分。
  • 保留人工后训练可独立试验的原决定和对应讨论入口,正式上属继续待核。
项目认识、覆盖范围与原材料

当前来源没有提供完整覆盖说明。

  • 在原训练协议中给术语、目标机器与实际例子,检验读者理解。
  • 沿具体交接检查权重身份、资源与冻结配置,不启动实验。
  • 用实际本轮训练状态更新原计划的具体数字。
  • 先明确现有Recipe和Agent调度能力,用实际几轮结果选择需要工程化的部分。
  • 保留人工后训练可独立试验的原决定和对应讨论入口,正式上属继续待核。

来源:项目与反馈 · 原数据 2026/10/12 20:43:30 · 已同步

人的反馈与处理结果

结合整体看,这里我们容易脚本化/工程化吗?还是先由 agent 调度前一栏基础能力,运行几次,再看需要工程化的能力

结合整体看,这里我们容易脚本化/工程化吗?还是先由 agent 调度前一栏基础能力,运行几次,再看需要工程化的能力

Agent 的分析

先用Agent跑通几轮再工程化的建议;原串已改成分步方案,不另建常驻调度器。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

先明确现有Recipe和Agent调度能力,用实际几轮结果选择需要工程化的部分。

来源 1 ↗

2026/10/3 05:34:14

应该有更工程化的复用基础可以替代仅protocol 文档了

应该有更工程化的复用基础可以替代仅protocol 文档了

Agent 的分析

建议工程化Recipe基础代替仅Protocol;原串已回答可复用基础,正文替换造成锚点损坏另列为AI自身失败。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

先明确现有Recipe和Agent调度能力,用实际几轮结果选择需要工程化的部分。

来源 1 ↗

2026/10/3 05:32:51

这里选择目标机器是什么意思?

这里选择目标机器是什么意思?

Agent 的分析

目标机器选择概念含糊;原串解释架构范围。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

在原训练协议中给术语、目标机器与实际例子,检验读者理解。

来源 1 ↗

2026/10/3 05:32:23

一些细节按整体最新状态更新下

一些细节按整体最新状态更新下

Agent 的分析

训练数字要求按最新状态更新;仅对应原计划正文,原操作及锚点故障另列。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

用实际本轮训练状态更新原计划的具体数字。

来源 1 ↗

2026/10/3 05:31:01

参考评测 session 的工作,确保提交正确配置的评测 同时可用资源是模型服务(8卡PPU) + 评测服务两台 5000 pro(p5k-dev01, p5k-dev04),参考 memory 充分

参考评测 session 的工作,确保提交正确配置的评测 同时可用资源是模型服务(8卡PPU) + 评测服务两台 5000 pro(p5k-dev01, p5k-dev04),参考 memory 充分利用该配置 + 近似 下可进行的工程调度提速

Agent 的分析

原训练计划中更新资源调度/正确评测配置的明确修订要求;原绑定Session继续推进,不由本复盘重跑。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

沿具体交接检查权重身份、资源与冻结配置,不启动实验。

来源 1 ↗

2026/10/3 05:29:48

固定门槛的达标步数具体是什么?

固定门槛的达标步数具体是什么?

Agent 的分析

同一作者重复追问门槛概念;保留独立原ID,与上条合并问题,不计两票。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

在原训练协议中给术语、目标机器与实际例子,检验读者理解。

来源 1 ↗

2026/10/2 23:39:37

固定门槛的达标步数具体是什么?

固定门槛的达标步数具体是什么?

Agent 的分析

固定门槛达标步数不懂;原串已有具体解释,属于原材料术语清楚程度。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

在原训练协议中给术语、目标机器与实际例子,检验读者理解。

来源 1 ↗

2026/10/2 23:12:38

这个事我们的讨论在 auto-research 讨论群 + auto-research 干活群来搞? 后训练我们自己就可以尝试,没有前置依赖,我先申请了16卡在看。一定要说它确实也不用和 AutoR

这个事我们的讨论在 auto-research 讨论群 + auto-research 干活群来搞? 后训练我们自己就可以尝试,没有前置依赖,我先申请了16卡在看。一定要说它确实也不用和 AutoResearch 绑死,主要还是我们要做好这个系统需要全面地了解整个流程。

Agent 的分析

先人工后训练、理解流程,不与Auto Research前置绑定;保留原讨论范围,不新增资源授权。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

保留人工后训练可独立试验的原决定和对应讨论入口,正式上属继续待核。

来源 1 ↗

2026/9/28 21:56:32

这个事情现在还是做的有点碎啊,有没有一个地方持续的讨论相关内容呢?比如说什么时间节点咱们可以开始尝试后训练。 我觉得 AutoResearch 跟后训练又可以再做一些小范围的拆分,我们至少先人工的

这个事情现在还是做的有点碎啊,有没有一个地方持续的讨论相关内容呢?比如说什么时间节点咱们可以开始尝试后训练。 我觉得 AutoResearch 跟后训练又可以再做一些小范围的拆分,我们至少先人工的做一些后训练,看看效果,再给它放到 AutoResearch 里面更合理点。

Agent 的分析

Auto Research与后训练应小范围拆分,避免碎片分散;当前主账已有入口,未因此启动新训练。

已记录的改动

尚无核实的修改结果

后续建议

保留人工后训练可独立试验的原决定和对应讨论入口,正式上属继续待核。

来源 1 ↗

2026/9/28 21:23:34