arXiv · cs.AI· Ruohong Liu, Bohan Tang, Lekang Jiang, Jack Umenberger, Yiwen Guo·· 11 小时前
LLM智能体通过结构化配方优化实现自动化后训练
LLM Agents for Automated Post-Training via Structured Recipe Optimization
arXiv:2610.18572v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Ruohong Liu, Bohan Tang, Lekang Jiang, Jack Umenberger, Yiwen Guo
研究任务与主要进展
基于论文摘要，作者提出结构化配方优化（SRO），让LLM智能体构建面向目标任务的可复用配方空间，并通过多领域配方优化器和多目标贝叶斯选择联合优化数据来源、数据处理、跨领域组合与训练配置。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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