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Mind Lab（马卡龙）正式发布面向企业的模型后训练与推理平台 Mint Recursive，将其从 Macaron V1.1 训练实践中沉淀的 MinT 底层系统、自动化训练与迭代管线以托管服务形式开放给企业，支持 GLM、Qwen、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等开源基座及监督微调、强化学习、全参数训练和 LoRA。
视觉 - 语言 - 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正在成为机器人操作的重要基础模型。经过少量示范微调后，VLA 已经能够完成抓取、放置、堆叠等多种任务。然而，一旦任务涉及精密接触、狭小容差或分布外位置，模型的成功率仍会明显下降。
过去，LlamaFactory 让每个人都能微调大模型；现在，PenguinHarness 希望让每个人都能构建自进化 Agent。
人类可以轻松想象一个还没做出的动作会带来什么：手一松，杯子会掉；往前一推，抽屉会合上。动作尚未发生，大脑已经预演了可能的结果。对机器人来说，具身世界模型（Embodied World Model）会根据当前观察和未来的动作，预测动作执行后的未来画面。
这家公司是Fireworks AI，按现在流行的话说，Fireworks AI是一家Token工厂。既不训练前沿大模型，也不做面向消费者的AI应用，只做推理，帮企业把开源模型微调好、托管好，然后按调用量收钱。今年GTC大会上，黄仁勋和Lin Qiao有场对谈，老黄直言，“In a lot of ways, you're the TSMC of AI factories.”
来自上海交大、马来亚大学、CMU、MBZUAI、KIT和KAUST的团队提出VisNec（Visual Necessity Score，视觉必要性分数），用一个分数衡量每条训练样本里“图像到底起了多大作用”，被ECCV 2026收录。
做大模型RL微调，你是不是也踩过这些坑？
不扩上下文窗口、不换骨干架构、不做全参数微调 —— 只需要一个 8×8 的在线状态矩阵，就能让冻结的 Transformer 拥有真正的长期记忆。
长期以来，监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）一直是深度神经网络中最常用的模型适配手段。在中小规模的传统神经网络中，SFT 通常能够稳定提升下游任务表现。
最近，前沿实验室 Mind Lab 密集发布了一系列关于 LoRA 与 PEFT（高效微调）的研究结果，似乎描绘出了另一条大模型「持续学习」的路径。在 Mind Lab 的视角中，PEFT 不再是对大模型全参数后训练的一种廉价平替，更是实现从 “基础模型” 向 “可持续学习智能体” 过渡的核心架构机制。