一位开发者创建了一个开源系统，其中一个 AI 模型 Qwen3.6-35B-A3B 被训练来训练其他更小、特定任务的 Qwen 模型。这个元训练代理接收一个任务，生成包括环境、奖励函数、数据集和超参数在内的完整训练作业，然后将其分派给 GPU。代理根据新训练模型在隐藏评估中的性能改进获得奖励，从而形成一个嵌套的强化学习循环。 AI
影响 这种方法可以通过自动化训练过程来加速专业化 AI 模型的开发。
排序理由 该项目描述了一种新颖的 AI 训练研究方法，特别是训练一个 AI 代理来训练其他 AI 模型，这是一个研究里程碑。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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