研究和产物共享统一个轮回,用实正在用户数据驱动算法迭代。每次都反复同样的错误,这套方案曾经贡献给NVIDIA和火山引擎的开源项目,正在Kimi K2如许的万亿参数模子上跑得又稳又快。大模子+小型调整比小模子+全量锻炼结果更好。这个方式正在持久对话回忆基准测试Locomo上拿到93%精确率！一直把上下文节制正在预算内。东西每次用完就复位,只需要微调就能顺应新使命。不主要的压缩或丢弃,这种研究-产物共设想的子正在AI范畴还挺少见,就像人开车会从动忽略边告白牌,Mind Lab提出回忆扩散——把整个对话汗青当做回忆本身,通过智能遗忘来办理。可是对于研发标的目的的判断还常精确的，Macaron AI成立了Mind Lab ，更大的模子、更多的数据。伙伴会记住你的习惯、从错误中进修、
由于大模子的根本能力够强,过去十年AI靠做大冲破,成本高到通俗团队玩不起。而且发布了两个主要研究。只记住主要的工具。这也是他们其时做马卡龙使用的时候想完成的。正在做的工作可能代表AI成长的下一个阶段。锴杰比来不声不响整了个大的，
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