next-experiment 开源：用因果实验定位 LLM 微调失败原因

MaxKharlan 发布 next-experiment，一个在 Nebius Token Factory 上诊断微调失败原因并做因果验证的智能体。它先按概率排序可能病因，用最便宜的探针和 fix/control 对照实验确认病因，确认后才在批准后重训。演示案例中 Qwen3-0.6B 因学习率 1e-5 过低只答对 14% 的 200 条 held-out 查询，4 个 Post-training job 证实病因后重训达 42.5%，全程约 $0.075。基准在 13 个 Token Factory 任务上对比四种方法，Next Experiment 9/9 找到病因、0 误报，成本比 ReAct 低 30%。仓库含 HTTP API、调查回放页面、权重探针与完整文档，Apache 2.0 许可。