SRO：LLM自动后训练的结构化配方优化
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SRO：LLM自动后训练的结构化配方优化
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AI 综述
2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出研究，作者 Ruohong Liu 等提出面向 LLM 自动后训练的结构化配方优化方法 SRO。该范式由两部分构成：基于 LLM 的配方空间设计器（Recipe-Space Designer）负责构建任务适配的配方空间，多域配方优化器（Multi-Domain Recipe Optimizer）则利用结构化试验证据指导 LLM 候选构建与多目标贝叶斯试验选择。报道称，在三域六基准联合后训练中，Qwen3-1.7B 配 GPT-5.4 取得 41.1，最强基线为 15.4；Qwen3-4B 配 DeepSeek-V4-Flash 取得 53.8，基线为 40.8。代码已开源。上述数值与配置均出自该报道，尚无其他来源独立验证。
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最新进展10月14日 12:00
LLM Agents 如何通过结构化配方优化实现自动化后训练报道时间线
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10月14日
- arXiv Artificial IntelligenceLLM Agents 如何通过结构化配方优化实现自动化后训练
研究提出结构化配方优化（SRO），用基于 LLM 的配方空间设计器构建任务适配的配方空间，再由多域配方优化器借助结构化试验证据指导候选构建与多目标贝叶斯试验选择。在三域六基准联合后训练中，Qwen3-1.7B 配 GPT-5.4 达 41.1，最强基线为 15.4；Qwen3-4B 配 DeepSeek-V4-Flash 达 53.8，基线为 40.8。代码已开源。
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