O AutoTrainess é um agente de modelo de linguagem projetado para automatizar o processo pós-treinamento, abordando a natureza intensiva em humanos do treinamento de modelos de fronteira. Ele expõe planejamento, preparação de dados, treinamento, avaliação e registro como um repositório de interfaces agente-computador.
- O AutoTrainess externaliza a experiência humana anterior por meio de fluxos de trabalho explícitos, regras e restrições de execução para orientar um comportamento de treinamento confiável.
- No PostTrainBench, ele alcança uma pontuação média de 26.94 com GPT-5.4 (Codex), superando as linhas de base apenas com CLI que obtiveram 23.21.
- O sistema generaliza-se entre modelos e harnesses, melhorando o DeepSeek-V4-Flash (OpenCode) de 12.13 para 19.58.
Ao automatizar o complexo ciclo de iteração e avaliação, o AutoTrainess permite que agentes de modelos de linguagem melhorem autonomamente outros modelos de linguagem sem intervenção manual.