AI 训练 AI：一次公开实验把自我改进的闭环走到了哪一步

AI Trains AI：一次公开实验如何校准自我改进的故事

Dan Austin 开源了一个完整的 AI 训练 AI 实验。外层用 Qwen3.6 智能体设计后训练方案，内层用 Qwen3-0.6B 或 1.7B 模型在 GPU 上真跑训练，隐藏评分再作为奖励反馈给外层。54 步下来，智能体先学会少交无效作业，然后把 1.7B 模型的使用比例从 42% 拉到了 95%，并开始主动调整温度、优化器等超参数。训练后...

推荐理由：我会先打个折：这只是一个公开实验，不是产品，规模也小。但它的价值在于把“AI 训练 AI”从概念变成了可复现的流程。外层 Qwen3.6 智能体设计后训练方案，内层 Qwen3-0.6B 和 1.7B 真跑训练，隐藏评分当奖励。54 步后，智能体先学会别交无效作业，然后主动把 1.7B 模型的使用比例从 42% 拉到 95%，还开始调温度、优化器这些超参数。这说明在小规模下，AI 确实能通过试错找到更省钱的训练策略。正文没披露最终模型在基准上的绝对分数，所以别急着说“超越人类调参”，但流程本身对做模型训练自动化的团队很有参考价值。