v1.0.0-rc.2 · 通用训练 Agent 源码预览

这是 Specialist Model Studio 的开发者源码预览，版本为 v1.0.0-rc.2。

项目通过通用 Agent 理解目标、准备实现、进行隔离资格验证、训练、独立评估、新输入试用和模型交付。没有现成领域 Recipe 的目标也可以进入这条流程；语音、OCR、NLP、时序等场景是验收示例，不是能力白名单。

本次验证了从 GitHub 精确提交冷克隆、全新 Python 环境与任务/profile/模型缓存开始的两条真实页面流程：表格回归与无预设 Recipe 的搜索排序。包含文件选择上传、原生审批、实际训练、独立测试、新输入、模型包保存和重载；排序包在断网 OCI 环境中重载后与页面输出一致。重启后两个 Run、数据版本、合同和 24 个产物摘要保持不变，没有批准重放或重复执行。

• 精确候选：3f6292358f8d1e6f59a73a3d307169539341c6b0
• Python：926 项检查通过，2 项按条件跳过；Node：456 项通过；npm audit：0 告警。
• 表格回归：MAE 2371.63，冻结门槛 91442.44；搜索排序：NDCG@5 0.9964，冻结门槛 0.85。
• 三档真实桌面视口：1280×800、1440×900、1920×1080；取消进行中咨询、刷新与服务重启均已验证。
• 实测协调路由：Codex CLI 0.145.0 / gpt-5.6-sol；CPU worker 可从仓库 recipe 和哈希锁定依赖重新构建。

PR #7 · 精确提交 CI · 安装与验收指南

从此 Tag 的源码安装完整 Studio。Python wheel 单独仅包含后端能力。附件提供源码、SHA-256 校验值和脱敏验收证据，不包含训练权重、私人数据、声音材料、密钥或原始运行日志。

本预览验证本地 CPU OCI 和明确记录的协调服务；远程 GPU、全部 provider、完全自主环境构建和完整训练检查点/调优预算仍待建设。合成样本上的指标只证明本次实验，不能推定真实业务质量。模型包默认保存至所选运行目录的 _workspace/exports；运行所需的固定容器路径会保留，私有本机路径会被过滤。

运行目录和 Python 环境建议放在 iCloud 同步目录之外。本次发现同步隐藏标记会影响 Python editable 安装，已用独立本地环境部署验证。少量停止过程提示及复杂数组输入的体验仍可继续改善；任务的实际完成状态以独立评估和产物证据为依据。

Specialist Model Studio v1.0.0-rc.1 — PC source RC

Specialist Model Studio v1.0.0-rc.1

PC 本地优先的完整源码检出候选版。精确源码：ee17ed94d1c91e6352d79baa68219feb80af3a8f。

本轮交付

• 自然对话创建任务，原生上传、合同确认、真实训练、独立评测和可验证交付包。
• 等待输入或批准时仍可讨论；讨论不会自动填答案、批准或启动执行。
• 同一任务下的回合、专家调用、数据版本、合同、运行和证据身份可追溯。
• 区分当前阻断、历史错误、真实运行与已结束讨论，支持停止、重试和恢复。
• DSH 只作为后台 Agent 运行时，不再自动打开其自带页面；用户只操作 Studio。

验收与范围

精确提交的验收状态见 acceptance-report.json，每项证据附 SHA-256。公开合成房价数据只验证开发闭环，不证明真实房产业务准确率；最终测试集未用于模型选择。

这是 PC 源码 RC，不是生产服务、任意模型训练平台或包含全部运行时的 wheel。当前没有多用户鉴权，不应直接暴露公网。

图片分类、CSV 回归，以及经批准注册的 WAV 关键词分类继续支持。未注册的 ASR、OCR、TTS/声音克隆、检测、分割、时序预测、GPU/云调度与生产部署仍不支持。没有独立验证的隔离后端和资格证据，第三方仓库只能分析，不可执行代码；检测到 GPU 不等于产品可使用 GPU。

获取

下载 source ZIP，或检出 v1.0.0-rc.1 标签，按 README 的锁定依赖命令安装并启动。源码 ZIP 与验收附件校验值见 SHA256SUMS。源码保留 unreleased_rc 静态标记；实际 GitHub 发布事实以 Tag、Prerelease 和独立 release gate 为准。

v0.7.0-beta.1 — Real Training Beta

First public v0.7 beta release of the local, auditable specialist-model training harness. Includes real image-folder classification, CSV tabular regression, trusted declarative WAV keyword classification, fixed-commit Hugging Face ONNX image features, task-owned evidence, browser validation, restart validation, and cold-clone reproduction.