基于 Tunix 与 TPU 的自主大模型后训练框架 autofinetune 推出
autofinetune 项目推出了一套全自动大模型后训练研究闭环，涵盖监督微调（SFT）和基于 GRPO 的强化学习。开发者只需在单个 Markdown 文档中设定边界条件与评估指标，AI Agent 便能自主修改训练脚本、发起实验，并将验证有效的超参数优化自动提交至 Git。该项目基于 Google 的 Tunix、Gemma 和 Cloud TPU 技术栈构建，消除了繁琐的人工微调过程，已在函数调用与数学推理任务中验证了无人工干预的性能提升。