在多个环境中训练的单个世界模型可以稳健地服务于所有环境，特别是通过共享的物理和叙事动态，在TextWorld和WebShop中取得了尤为显著的提升。来衡量这一点：CR = W2R / Real，其中Real是智能体在现实环境中的成功率，W2R是在现实环境中重放世界模型生成的动作时的成功率。Mind Lab认为，一个拥有忠实世界模型的系统可以形成预期、探测意外、预先规划并从想象中学习——这正是区分「

近日，Mind Lab正式宣布，旗下MinT公有云社区版全面对外开放服务，以全栈领先技术、零门槛体验、颠覆性成本优势，彻底打破AI研发高投入、高门槛、低效率的行业困境，重塑AI研发成本结构，让普惠AI创新覆盖全场景、…

大模型后训练（Post-training）正在变成基础设施级别的工作负载。当训练目标从"一个checkpoint"变成"百万级策略变体"时，传统的训练-服务架构就开始撑不住了。

近日，2025澳门BEYOND国际科技创新博览会正式举办。国内领先的AI后训练定制服务商Mindverse（心洲科技）携其自主研发的AI后训练平台 MinT 亮相展会，现场吸引数百名行业观众到场体验交流，成为本届展会AI赛道的关…

近日，Mind Lab正式宣布，旗下MinT公有云社区版全面对外开放服务，以全栈领先技术、零门槛体验、颠覆性成本优势，彻底打破AI研发高投入、高门槛、低效率的行业困境，重塑AI研发成本结构，让普惠AI创新覆盖全场景、…

大模型后训练（Post-training）正在变成基础设施级别的工作负载。当训练目标从"一个checkpoint"变成"百万级策略变体"时，传统的训练-服务架构就开始撑不住了。

近日，2025澳门BEYOND国际科技创新博览会正式举办。国内领先的AI后训练定制服务商Mindverse（心洲科技）携其自主研发的AI后训练平台 MinT 亮相展会，现场吸引数百名行业观众到场体验交流，成为本届展会AI赛道的关…

不用写前端代码，不用设计模板——模型直接从对话上下文生成完整的UI卡片。 一个正在悄悄发生的变化：AI Agent不仅要能「说」，还要能「画」。 当Agent从纯文本对话走向真实的产品场景，一个绕不开的问题浮出水面…

MindLab团队成功实现对GLM5系列大模型的全栈LoRA微调支持，攻克了DSA稀疏注意力、MLA多头潜在注意力、MTP多token预测三大技术难题。

MindLab推出MindClaw，旨在解决OpenClaw的“伪记忆”问题，将Agent的“外挂记忆”转化为参数化记忆。OpenClaw通过Prompt空间积累技能和记忆，但存在技能漂移和检索依赖问题，导致噪声增加而非真正进化。MindClaw采用两层架构（Agent层MetaClaw和基础设施层MinT），结合LoRARL技术，将高频技能内化为参数，提升Agent的稳定性和个性化。MindLa