AI Training Manager: Bounded Closed-Loop Control of Adaptive Training Recipes
作者: Anjali Rao, Nikhil Kamalkumar Advani
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-29
备注: 12 pages, 9 figures
💡 一句话要点
提出AI训练管理器以解决自适应训练中的控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 自适应训练 监督学习 强化学习 有界控制 机器学习优化 动态调整 模型训练
📋 核心要点
- 现有的训练流程依赖固定配方，容易在训练中出现过拟合和探索崩溃等问题。
- 提出的AI训练管理器通过模式条件接口，动态调整训练参数，提升训练的适应性和安全性。
- 在TinyStories上，管理器成功降低验证损失60%，并在机器人任务中有效减轻了探索风险。
📝 摘要（中文）
我们提出了AI训练管理器，这是一种基于大型语言模型的有界监督控制器，用于自适应机器学习训练。标准训练流程通常依赖于固定的配方或单轴调度器，容易在运行过程中出现严重的过拟合、损失不平衡、探索崩溃或不安全探索等问题。该管理器通过一个模式条件接口操作，读取活动运行的结构化遥测快照，审计受限的动作空间，并返回对训练参数的验证更新。我们在监督语言建模和强化学习中评估了这一架构。在TinyStories上，管理器检测并纠正了过拟合，验证损失比基线低60%。在机器人操作强化学习任务中，我们在评估或检查点边界应用相同的有界决策接口，管理器减轻了保守和不安全的探索机制。这些结果表明，模式条件的LLM可以作为实时训练运行的有界监督管理器，补充传统优化器和调度器，具有可解释的多轴干预能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是现有训练流程在面对动态变化时的适应性不足，尤其是在出现过拟合和探索崩溃等中途失败时。现有方法通常依赖于固定的训练配方，缺乏灵活性和实时调整能力。
核心思路：论文提出的AI训练管理器通过模式条件接口，实时读取训练过程中的遥测数据，并在受限的动作空间内进行审计，从而动态调整训练参数。这种设计旨在提升训练的适应性，确保在出现问题时能够及时干预。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：遥测数据读取模块、动作空间审计模块和训练参数更新模块。遥测数据模块负责收集训练过程中的结构化信息，审计模块则评估可行的动作空间，最后更新模块根据审计结果返回验证的训练参数更新。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了模式条件的LLM作为有界监督管理器，能够在不替代传统优化器的情况下，提供可解释的多轴干预能力。这与现有方法的本质区别在于其动态适应性和实时反馈机制。
关键设计：在参数设置上，管理器能够调整学习率、正则化强度、损失权重系数和探索设置等关键参数。损失函数和网络结构的设计则确保了管理器的干预能够有效提升训练效果，同时保持训练过程的稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在TinyStories数据集上，AI训练管理器成功检测并纠正了过拟合，验证损失比基线低60%。在机器人操作任务中，管理器有效减轻了保守和不安全的探索机制，展示了其在多种场景下的有效性和适应性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器学习模型的训练优化、机器人操作和强化学习等。通过提供实时的训练参数调整能力，AI训练管理器能够显著提升模型的训练效率和安全性，减少过拟合和不安全探索的风险，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
We present the AI Training Manager, a bounded LLM-based supervisory controller for adaptive machine learning training. Standard training pipelines often rely on fixed recipes or single-axis schedulers, which can struggle with mid-run failures such as severe overfitting, loss imbalance, exploration collapse, or unsafe exploration. Rather than replacing mathematical optimizers or acting as an unconstrained coding agent, the manager operates through a schema-conditioned interface: it reads structured telemetry snapshots from an active run, audits a constrained action space, and returns validated updates to training parameters such as learning rate, regularization strength, loss-weight coefficients, and exploration settings. We evaluate this architecture across supervised language modeling and reinforcement learning. On TinyStories, the manager detects and corrects overfitting, achieving a validation loss 60% lower than the baseline while producing auditable intervention logs. In this supervised setting, we additionally show that manager inference does not need to block the training loop: training can continue while a manager response is pending, and validated updates can be applied asynchronously once available. In a robotic manipulation reinforcement-learning task, we use the same bounded decision interface in an episodic closed-loop setting, where manager updates are applied at evaluation or checkpoint boundaries. The manager mitigates both conservative and unsafe exploration regimes. These results suggest that schema-conditioned LLMs can serve as bounded supervisory managers for live training runs, complementing conventional optimizers and schedulers with interpretable, multi-axis intervention capabilities