捉迷藏
书名:神偷奶爸2|作者:笑无语|本书类别:古言|更新时间:12:56:09|字数:3896字
A | 深圳8月25日电 (记者 王坚)据深圳西丽高铁枢纽建设项目25日消息,深圳西丽站3标项目既有地铁13号线119根线间工程桩施工近日全部完成。桩基施工在不影响地铁正常运营的前提下,攻克高密度运营地铁邻近施工难题,为后续西丽枢纽国铁站房主体工程施工奠定基础。 新鲜速递 最近几天,模型行当风起云涌 而我们的 MindLab 也拿出了的作品 Macaron V1:通过后训练,让 GLM5.2 再次伟大 MindLab 成立于去年 12 月,现如今是唯一完成对 GLM-5.1/5.2 完成后训练的外部团队Mind Lab 成立|64 张卡跑万亿参数 RL,开源 作为当下国内最受瞩目的 NeoLab 之一,本文重点聊聊 MindLab 他们的模型成果、技术路线以及优化方式 模型与训练 NeoLab 的研究方向,是在现有基模下进行 LoRA 训练,即:对现有模型,取出大约 0.5% 的核心参数来训练,并有效的提高原有模型的素质。在 MindLab 成立之初,这套方法就在在 Kimi K2 进行了验证:64 张 H800 搞定万亿参数模型的强化学习 但后训练有个经典难题:对话、推理、编程、工具调用等能力混在一起训,往往按下葫芦浮起瓢。 据介绍,新建深圳西丽站坐落于深圳市南山区,总建筑面积91.44万平方米,核心建设内容为“一站多场一平台”,包含13台25线主站场、东西站前广场等设施,同步配套建设轨交、市政、商业等相关设施。该项目是国内首个高铁上盖绿色生态公园,也是国家级站城融合TOD示范工程;建成后将形成“4高铁+2城际+4地铁”多层次立体轨道交通网络,可带动深圳铁路客运整体运力提升约40%,对完善粤港澳大湾区综合交通格局、赋能区域高质量发展具有深远意义。 深圳地铁13号线自2025年12月28日通车以来,保持着行车间隔不足5分钟、日均客流50.1万人次的高密度、大客流运营状态。团队为此独创了 Mixture-of-LoRA(MoL):在冻结的基座上挂载多个独立的 LoRA 专家,每个专家专精一个方向,各自在隔离的适配空间中优化,彻底消除能力间的相互干扰。这套方法先是在 GLM-5.1 上跑通了预览版 Macaron-v1-Preview 随后,也就是在正式版 Macaron V1 中,团队把基座换成了 GLM 5.2,并对模型能力进行了全面升级 V1 提供两款变体: 旗舰 Venti(748B):基于 GLM-5.2(原生 1M 上下文),通过 4 个 1B 的 LoRA 专家分别覆盖 Chat、Agent、Coding、UI 四大方向,切换由显式 Router Tool 控制,未来新增能力的话,只需再挂一个 LoRA 轻量 Tall(35B):基于 Qwen 3.6 后训练,专为本地部署优化。 同时,团队还通过自研的 LongStraw 技术,将 GLM 5.2 的上下文扩展至 2M,并通过将共享提示词复用为常驻状态,大幅降低长序列开销。除了模型本体,团队还同步打造了三个关键配套,与模型联合训练: UI4A:通用生成式 UI 架构,让模型能渲染交互式视图(不仅是文本),不依赖特定基座,即使未经微调的模型也能驱动,独立于 Macaron 的通用底座 REPL Harness:为模型提供持久的 Python 运行环境,模型可用 save_tool 自行编写工具,用 promote_tool 将其提升为跨会话可用的全局工具 MinT 后训练平台:MindLab 自研的训练基础设施,核心设计是 Actor 与 Learner 之间只传递 Adapter(而非完整权重),天然契合 MoL 架构,支持百万级 Adapter 目录,端到端可覆盖万亿参数规模 模型跑分 我曾经问锴杰,怎样才能让模型智能不断提升?得到了一个回答:来自真实产品环境的奖励函数 从模型愿景上来说,马卡龙是希望能够在日常生活中真正帮上忙,并且是长期持续为创造价值,为此他们自建了两个基准,用于指导模型训练,如下: Macaron ChatBench 作为 Agent 最基本的能力,需要评测 Agent 在长上下文中是否对用户保持诚实,而非「先把事情搞砸,然后道歉」 Macaron LivingBench 这是一个模拟的沙盒环境,包含三种相互关联的动态机制:动态噪声、动态生存环境以及动态用户。中铁七局深圳西丽站3标119根线间工程桩均为地铁13号线运营期施工,项目面临施工空间狭小、安全风险极高、零运营干扰、施工精度严苛的多重挑战。 据了解,涉铁工程桩是轨道交通枢纽改扩建的核心基础工程,承担新建站房、配套结构的荷载支撑作用,同时稳固沿线土体。评测观察模型是否能够持续理解用户的需求,验证信息准确性,重新规划任务路径,在用户保持耐心的情况下完成任务,说白了:完成任务,然后提供更好的体感 除此之外,还有一些常规 Bench,也让大家看一下成色 benchmark 对比图 除此之外,我不知道是不是由于还在内测,用的人很少...就是这个模型快的离谱,我让他自己写了个自己的测速脚本,然后看看自己的速度:320字/秒 我觉得它在糊弄我...于是我还录了个屏,让他做打点标记 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中,点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 我问锴杰:对于推理速度,你们干了啥? 锴杰:的确做了速度性能的优化,但太强调的话,我怕后面大家体验如果和你的实测指标不一致,会生气 好的,我绝对不说速度的事儿,另外还有个事情我得说一下,在我写这篇文章的时候,我让 Macaron 帮我去迭代了我的「大撒币计划」:速测 Qwen3.8 预览版:我用 1 小时,开发了套撒币系统 我是这么要求他的...四舍五入啥也没说,让他自己干 然后...它帮我迭代了所有的 ux,并且额外修了点 bug 看几个案例 这里我就直接放点官方的 Case 了 Coding:用 Three.js 做了一个夜航船 3D 网页。

B | 第一人称站在木船上,河灯飘在两侧,靠近时浮出诗句 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中,点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 夜航船 3D 网页(马卡龙版) 同样的 prompt,GPT 5.6 也做了一版 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中,点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 夜航船 3D 网页(GPT版) Agent:从零构建一个混沌磁摆模拟器。小球在重力、阻尼和三枚磁铁作用下运动,实时渲染分形区域 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中,点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 混沌磁摆模拟器 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中,点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 3D魔方 然后这里还有个我觉得很有意思的 Case:3D 二维码... (提问:3d二维码是几维码?) 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中,点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 对了,测试 UI4A 可以用 Mind Lab 发的 Claude Code 插件 Macaron Artifacts `github.com/mindverse-ltd/macaron-artifacts` 接进 Claude Code 现在大家基本都在用 Claude Code 调各种模型,我整理了一下接法 打开 CC Switch,选顶部 Claude Code 图标,点右上角 `+`,选「手动添加」 Name 随便填,比如 `Macaron-V1`,Base URL、API Key、Model 都留空,核心是下面这段 JSON: { "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://mintcn.macaron.xin", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxx", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1" }, "model": "macaron-v1-coding-venti" } CC Switch 配置截图 我是看着 Mind Lab 从成立的,看着他们团队建立,看着他们跑通 MoL,再到发布自己的模型,不断着验证自己的判断:通过后训练让模型持续变强,经由多专家协同让能力可生长。

C | 运营期涉铁桩基施工要求极为严格,全程保障轨道交通结构安全与行车秩序,是新旧枢纽工程衔接建设的关键核心工序。 面对复杂工况与严苛要求,项目团队创新采用“全回转钻机下护筒、取土+气举反循环钻机钻岩”组合工艺,并同步搭建智能化立体监测体系,实现对既有地铁结构的亚毫米级实时监测、动态预警与全程管控。



