InfraRSI：利用递归自改进优化大模型训练基础设施

InfraRSI 是一个用于优化大模型训练基础设施的智能体框架，通过五阶段工作流将人类指令转化为验证过的训练优化方案，涵盖配置锁定、基线校准、联合优化、验证与经验存储。在四类单节点与多节点密集及MoE模型工作负载中，InfraRSI实现最高2.75倍加速，将平均MFU从17.4%提升至30.0%，优于现有调优工具与编码智能体，并支持跨GPU经验迁移。