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Tahuna是一个开源的AI训练基础设施，专为小团队设计，用于训练模型、运行推理、编排GPU并进行自主研究实验，具有可重现的运行和如Hillclimb这样的工具。
本文提出使用LangGraph中的有状态ReAct智能体取代无状态自动研究模式，将每次迭代的令牌成本从O(n)降低至O(1)，在超参数调优和代码优化基准测试中实现了52-90%的令牌减少。