注：后训练是指模型完成初始预训练后，围绕特定任务、行为或能力继续调整参数与配置的过程。

　　研究人员使用部分经过

　　OpenAI 研究员 Kathy Shi 在演讲中指出，后训练通常情况下由高级研究团队负责，而 GPT-5.6 Sol 可充当“自动化研究员”的角色，以基于自身后训练路径和配置为基础，为 Luna 模型适配完整的后训练方案。

　　OpenAI 称，为直接衡量此类能力，公司建立了基于真实 AI 研究任务的内部评估套件“聚合 RSI”，任务包括调试研究系统、优化 kernel 和训练方案、运行机器学习实验，以及改进另一模型。官方表示相关 GPT-5.5 模型，GPT-5.6 Sol 模型高出 16.2 个百分点。

　　OpenAI 还称，研究人员在整个开发周期都会使用 GPT-5.6 Sol，包括调试、优化训练系统、运行实验和阅读结果。在内部测试中，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 和实验数量也上升。

　　特别

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