AutoTrainess est un agent de modèle de langage conçu pour automatiser le processus post-entraînement, répondant au caractère intensif en main-d'œuvre du formation des modèles de pointe. Il expose la planification, la préparation des données, l'entraînement, l'évaluation et la journalisation sous forme de référentiel d'interfaces agent-ordinateur.
- AutoTrainess externalise l'expérience humaine antérieure par le biais de workflows explicites, de règles et de contraintes d'exécution pour guider un comportement d'entraînement fiable.
- Sur PostTrainBench, il atteint un score moyen de 26.94 avec GPT-5.4 (Codex), surpassant les bases de référence uniquement en CLI qui ont obtenu 23.21.
- Le système généralise à travers les modèles et les harnais, améliorant DeepSeek-V4-Flash (OpenCode) de 12.13 à 19.58.
En automatisant le cycle complexe d'itération et d'évaluation, AutoTrainess permet aux agents de modèles de langage d'améliorer autonomement d'autres modèles de langage sans intervention manuelle.