Mind Lab 推出 Mint Recursive 助企業訓練自家 AI

Mind Lab 的 Mint Recursive 平台解決了 AI 投資的關鍵轉變。注意力正從應用程式轉向大型模型的底層基礎設施。投資者現在優先考慮用於後訓練和推論的系統。Mind Lab 的 Macaron-V1.1（一個擁有 7,520 億參數的模型）作為一個驗證點。它在 Mint Recursive 上進行了後訓練，展示了該平台處理複雜模型優化的能力。這反映了業界對強大、可擴展 AI 基礎設施的更廣泛需求。

該平台專注於 LoRA（低秩適應）和持續學習，為中國企業帶來直接利益。Mind Lab 的方法使企業能夠開發特定領域的模型，涵蓋通用模型遺漏的 70-80% 用例。這減少了對通用模型的依賴，並允許企業「擁有自己的智能」，正如 Fireworks AI 行政總裁林喬所說。這將推動中國各地更本地化和專業化的 AI 應用程式。

值得關注的是 Mint Recursive 的自我改進過程成熟的速度。儘管人類仍然參與其中，但該平台記錄失敗互動並將其轉換為新訓練數據的能力是關鍵。這可以加速企業的模型開發週期。真正的考驗將是它在未來 12 到 18 個月內自動化更多這種反饋循環的能力，減少人為干預和營運成本。