持续学习到底怎么落地？Mind Lab 用 LoRA 给了个解法 刚看 Mind Lab（Mindverse 旗下前沿实验室，成立还不到一年）出了 Macaron-V1 正式版。路线挺特别的，重点不在卷参数，是想让模型能从经验里接着学。 做法是用 LoRA 做后训练 RL，成本只有全参微调的 1/10。LoRA 模块像可插拔的经验单元：聊天、代码、UI、个人助理各训一个，基座共享，跑任务时按需组合（他们叫 MoL）。这么一来，模型就不再是训完定死的一套权重，能不断分化、把新经验吃进去。 感觉挺长一段时间里，LoRA 都被默认成“全参微调的打折平替”。他们这里有个我觉得挺有意思对 LoRA 的重新理解：base model 承载共性，adapter 承载个性（偏好、技能、工具习惯），说白了就是一块可写入、会随交互慢慢变的记忆。也是continual learning 这条路线，我目前看到最工程化的一份答卷。 Macaron-V1-Venti = 744B 的 GLM-5.2 基座 + 4×1B LoRA，一共 748B，原生支持 2M context： L0 Chat 管对话和指令 L1 Agent 管长程、动态工具任务（并入了Preview的OpenClaw LoRA） L2 Coding 管代码、SWE、终端 L3 UI/A2UI 管UI4A渲染和操作 至于为什么要拆成好几个 LoRA，他们的想法是：这些能力的思考流程差太远，全塞进一套 post-training 权重会互相干扰。MoL 让相似的技能共用一个 LoRA，差太多的各自单独训，再路由、组合；新增领域就加一个 adapter。 等 adapter 多起来，再让它们分工、组合、投票，就是他们所说的群体智能。 这条路也不是 Mind Lab 首创，John Schulman（OpenAI 联创、Thinking Machines首席科学家）那篇《LoRA without Regret》就是同一个方向。但全球能开万亿参数模型 RL 训练的 infra，目前就 Mind Lab 和 TML 两家。 不过Mind Lab是直接用国内最好的开源模型，最早2025年底在万亿参数Kimi K2上验证过RL后训练，Preview用GLM-5.1、Venti用GLM-5.2、Tall用Qwen-3.7-35b。拿这些现成的强基座来做，比 TML 从头做 Inkling 会更快（Inkling 现在的表现也明显还打不过 GLM 和 Kimi）。 商业化也很快：据团队披露，7 月启动商业化后2周达到 1000 万美元 ARR。 其实我会关注 Macaron-V1，很大一个背景是持续学习这个方向本身。 持续学习想解决的，是模型部署之后就不再进化这个老问题，让它能在真实使用里边用边学。 这方向最近越来越多重量级的人在点名。之前强化学习之父 Sutton 和 David Silver 提出“the era of experience”，说下一代 AI 拼的不再是喂数据，是从真实经历里持续学，他自己也去创业做了 Oak Lab 专攻这个。梁文锋最近四小时闭门会流出来，他给 DeepSeek 排的路线是 CoT → Agent → 持续学习，还说下一代模型不能持续学习，就不配叫下一代。 Macaron-V1 至少证明了这条路能工程化、也能商业化跑通。这种方向靠一两家撑不起来，挺期待接下来更多团队砸进来、多拿几个硬成果。真卷起来，应该会挺有意思。