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PostTrainBench：AI智能体训练策略调整能力分析
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AI 综述
PostTrainBench 团队对 1338 条完整训练轨迹进行分析，覆盖 7 个基准、4 个基础模型，使用 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 三种智能体工具，在单张 H100 上运行 10 小时。团队将智能体能力拆分为执行与策略两层，结果显示智能体执行力强，但几乎不调整初始训练策略，难以在训练过程中自发切换策略。
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最新进展10月26日 21:00
PostTrainBench 分析 1338 条轨迹：智能体执行力强，但几乎不调整初始训练策略。报道时间线
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10月26日
- OpenBMB (@OpenBMB) · XPostTrainBench 分析 1338 条训练轨迹：智能体执行力强但几乎不调整初始训练策略
PostTrainBench 团队分析 1338 条完整训练轨迹（7 个基准、4 个基础模型、Claude Code / Codex CLI / OpenCode，单张 H100 跑 10h），将能力拆为执行与策略两层。
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