7月10日,科技媒体TheDecoder报道了GPT-5.6Sol的最新进展,该模型能够自主后训练较小的Luna模型,并在聚合RSI指数上比GPT-5.5高出16.2个百分点。后训练是指模型在初始预训练完成后,针对特定任务继续调整参数与配置的过程。研究人员通过编辑提示信息指导GPT-5.6Sol对Luna进行后训练,涉及训练配置、GPU选择、脚本启动和运行验证等多个方面。
OpenAI研究员KathyShi在演讲中提到,GPT-5.6Sol能够扮演“自动化研究员”的角色,基于自身的后训练路径和配置,为Luna模型适配完整的后训练方案。OpenAI建立了基于真实AI研究任务的内部评估套件“聚合RSI”,包括调试研究系统、优化kernel和训练方案、运行机器学习实验,以及改进另一模型等任务。在内部测试中,使用GPT-5.6Sol的活跃研究员人均日token产出较GPT-5.5上一轮峰值翻倍以上,单个研究员的pull request和实验数量也有所上升。

