先了解这件事
Google 于 2026 年 9 月 11 日通过 Google Developers Blog 介绍 autofinetune 项目,把自主研究循环用于 LLM 后训练。该项目基于 Tunix、Gemma 和 Cloud TPU,由 Antigravity CLI 与 Gemini Flash 3.7 编排。第一个实验中,智能体在 Cloud TPU v5e-1 上对 functiongemma-270m-it 自动调整 LoRA rank/alpha、优化器和学习率等,几小时内完成 20 次实验。第二个实验基于 Tunix 官方 GRPO 示例训练 Gemma 3 1B 做数学推理,在 Cloud TPU v6e-1 上跑 40 次实验,总奖励提升约 10%。代码、示例运行和 program.md 模板已放在 autofinetune GitHub 仓库。目前尚无后续发展事实。
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Google 用 Tunix 在 TPU 上实现自主 LLM 后训练事件进展
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- 来源：Google Developers Blog
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9月11日
Google Developers Blog一手精选
Google 用 Tunix 在 TPU 上实现自主 LLM 后训练
Google Developers Blog 介绍 autofinetune 项目，把自主研究循环用于 LLM 后训练，基于 Tunix、Gemma 和 Cloud TPU，由 Antigravity CLI 与 Gemini Flash 3.7 编排。第一个实验中智能体在 Cloud TPU v5e-1 上对 functiongemma-270m-it 自动调整 LoRA rank/alpha、优化器和学习率等，几小时内完成 20 次实验；第二个实验基于 Tunix 官方 GRPO 示例训练 Gemma 3 1B 做数学推理，在 Cloud TPU v6e-1 上跑 40 次实验，总奖励提升约 10%。代码、示例运行和 program.md 模板已放在 autofinetune GitHub 仓库。