Learn-by-Wire训练控制治理：应力下有界自主训练以实现稳定与高效

现代语言模型训练日益面临不稳定、劣化运行与算力浪费，尤其是在激进学习率、规模与运行时应力条件下。本文提出Learn-by-Wire Guard（LBW-Guard），一个运行于AdamW之上的有界自主训练控制治理层。LBW-Guard不取代优化器更新规则，而是观察训练遥测数据，识别对不稳定敏感的状态区间，并在保持固定训练目标的同时对优化器执行施加有界控制。我们在以Qwen2.5为中心、使用WikiText-103的应力与鲁棒性测试套件中评估LBW-Guard：以Qwen2.5-7B为实证锚点，与Qwen2.5-3B和Qwen2.5-14B做模型规模对比，进行学习率应力测试和梯度裁剪基线对比，并以无LoRA的TinyLlama-1B全参数设置做健全性检验。在7B参考设置下，LBW-Guard将最终困惑度从13.21降至10.74，改善18.7%，同时把端到端时间从392.54秒缩短至357.02秒，实现1.10倍加速。在更强的学习率应力下，AdamW在LR=3e-3时最终困惑度恶化到1885.24，在LR=1e-3时为659.76，而LBW-Guard分别保持在11.57和10.33，仍可训练。梯度裁剪基线无法复现这一效果。这些结果支持一个有边界限定的系统结论：对稳定敏感的LLM训练可以从优化器之上的治理平面中获益。LBW-Guard提供的证据表明，有界的运行时控制能够在应力下保住有效算力，同时区别于替换优化器与局部梯度抑制。