让后训练自己运转让每一步有迹可循
XYZ AI Lab 构建面向前沿语言模型的 alignment 与后训练基础设施。 我们推进 bounded AI4AI 范式：让 AI 驱动训练闭环，减少人工介入、提升自主性， 同时让每一步都可审计，每个结果都能被追踪和解释。
用 Benchmark 结果验证自主后训练
我们按参数规模分组比较 XYZ-Aquila 与同类系统。驱动优化的评测结果，也会成为训练闭环中可检查、可复盘的证据。
Bounded AI4AI：让四个要求同时成立
无法被检查的自动化，本身就是风险。我们把自主性与责任边界放在同等重要的位置： 训练闭环的设计目标，是让能力提升不以失去可控性为代价。
自主运行
AI 负责组织数据筛选、reward modeling 与评测流程。人设定意图，系统承担主要执行负载。
边界清晰
每个自主动作都运行在明确边界内：预算、约束、不变量与停止条件都必须被遵守。
可审计
每个决策、prompt 与训练更新都会形成可检查轨迹。流程不依赖黑盒式信任。
可追踪
结果可以复现，也能归因。当模型进步或退化时，我们能追到原因。
让 AI 改进 AI 的闭环
后训练被组织成一条可自驱的流水线。每个阶段都可以自动执行， 但都会把已签名、可重放的产物交给下一阶段，让自主性逐步累积而不漂移。
Elicit
合成并挖掘 prompts，持续探测当前能力边界。
Generate
在受控解码下采样候选回答与推理轨迹。
Judge
AI critics 与 reward models 按明确版本化标准打分。
Optimize
Preference 与 RL 更新只在有边界的信任区域内进行。
Verify
回归、安全与审计门槛全部通过后，闭环才会收束。
能被问责的自主性
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∮
显式不变量
安全与能力约束在一开始就被声明，并在训练过程中持续检查，而不是训练后再补救。
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⎇
可重放轨迹
每次运行都能依据日志中的决策逐步重放，让每个结果都可以独立验证。
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⊘
硬停止条件
一旦接近边界，闭环会在真正越界之前自动停止。
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≡
结果可归因
每一次能力变化，都能追溯到触发它的数据、reward 与更新。
我们推进的方向
我们的工作位于自主实验与可信工程之间：既让系统自己探索，也让探索过程足够严谨。
自我改进的 reward models
AI critics 可以细化自己的评分标准，但始终锚定在人类声明的意图上。
有边界的 RL from AI feedback
在 trust region 内进行 preference optimization，并限制每一步的能力漂移。
审计原生训练
把 audit log 作为训练系统的一等产物，而不是事后补上的记录。
可追踪评测
每个分数都能追到原因，让模型提升不只是结果，也能被解释。