论文提出APT智能体后训练框架

Sirui Zhang等作者发表论文，提出面向文本生成图像的自动化后训练框架 APT（Agentic Post-Training）。该框架协调三个智能体，从用户需求构建评测集、诊断模型强弱项，并按自适应提示词分布生成强化学习数据，使当前模型行为塑造下一轮训练任务，形成递归自我改进的反馈闭环。 论文称，APT 在多个基础模型、基准和生成架构上均适用，具备模型无关、基准无关、架构无关且全自动的特性；针对无用户指定评测的通用场景，框架还提供评测工具以生成多样评测集。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。