佬友们好，我在深度学习项目里尝试用 Codex 辅助跑训练任务。 
场景大概是这样的： 
训练命令启动之后，我希望 Codex 能继续监控训练过程，包括日志输出、loss/metric 变化、显存占用、异常报错等，直到任务真正结束。 
但实际使用下来发现： 
只要codex自己把任务挂到后台，Codex 基本就不会继续跟踪了，更像是“启动器”而不是“监工”。 
也就是说，它能帮我把命令跑起来，但做不到持续盯住一个长时间运行的训练过程。 
我想确认几个点： 


这是 Codex 当前能力边界，本来就不支持长时后台监控吗？ 


如果想实现“训练在后台跑，AI 持续看日志和状态”，通常要怎么搭配？ 


有没有佬友已经形成比较成熟的深度学习工作流？ 


求教各位佬友了，感谢。