我们如何构建自动化的 LLM 训练基础设施
文章详细介绍了作者团队构建端到端 LLM 训练平台（Catalyst）的技术历程。通过解决数据标准化、超参数自动配置、多 GPU 提供商调度及无服务器环境下的长时训练恢复等挑战，实现了用户一键微调模型的愿景。
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Recursive Agent Optimization Actually Works
文章介绍了 HALO（分层 Agent 循环优化），一种构建递归自改进 Agent 框架的方法论。通过专门的递归语言模型（RLM）分析追踪数据并诊断问题，利用编码 Agent 修复漏洞并重新部署。在 AppWorld 基准测试中，经过 5 个循环优化，场景目标完成率从 73.7% 提升至 89.5%。该实验证明，利用 AI 审视自身追踪数据的“鸟瞰视角”能有效识别幻觉模式、工具调用错误及配置缺陷，为未来的框架设计提供了新的优化范式。