Interactive Training 2: Auditable Control Plane for Live Model Training
交互式训练2：实时模型训练的可审计控制平面
🧭 交互式训练控制平面
University of Waterloo · University of Wisconsin-Madison
提供开源控制平面，通过共享协议让人类和智能体对训练过程进行实时、可审计的操控
📌 工作参考价值（4 点）
- 在线训练动态调参：在电商推荐模型持续训练中，可以借鉴其声明式暴露学习率、dropout 等设置，让算法工程师或自动调参 Agent 通过统一接口实时调整，无需重启训练任务。
- Agent 驱动的训练编排：将训练控制能力抽象为 Action（如保存检查点、回滚、切换数据源），LLM Agent 可根据监控指标自动决策并提交请求，例如检测到 loss 异常时自动触发回滚和告警，适合广告模型频繁迭代的场景。
- 审计与复现：所有控制请求和结果按时间线记录，可回溯谁在何时做了何种干预，满足工业级模型训练的合规与排障需求，类似模型版本的 Git 日志。
- 工程实现参考：其“训练循环负责安全控制点”的设计模式可直接复用，在现有训练框架中插入轻量级控制平面，避免多控制器并发冲突，保证状态一致性。