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（来源：极客公园）
构建持续学习的 Agent 模型 。
作者｜徐珊
编辑｜郑玄
Mindverse 完成由美团领投的 A 轮融资 ，元禾璞华 、韶音 、变量资本和老股东追加跟投，历史股东包括蚂蚁、源一 、红杉中国 、真格、高榕等一线基金 ，融资额近 5000 万美元 ，高鹄资本担任独家财务顾问 。
一个会持续学习的先进 Agent模型，到底该怎么构建？
在大模型智能上限一路被推高时 ，「持续学习」的最佳答案还是没有出现。
「真正的 Agent 能力并非来自精巧的提示词拼凑 ，而是源自后训练 。」
Mindverse (心洲科技) 是少数把赌注押在模型「内部」的一家创企，它在通用大模型的基础上，用强化学习让它从复杂 、多步骤的真实任务中学会如何把事做成 ，让模型从「知道很多」变为「能办好事」 。
而实现持续进化的关键在于 LoRA 技术 ，它就像给一个强大的共享大脑挂上无数轻量的「技能包」，每个技能包只占极小参数 ，却能独立更新 、彼此隔离 ，让模型以极低成本不断积累属于特定用户或场景的记忆与能力，而不是每次从头重训。
三年前 ，当整个行业的目光还盯在预训练上 ，Mindverse 的创始人 Andrew 就在一篇和姚顺雨合作的论文里写下了一个几乎没人认同的判断：
Agent 的能力，最终要回到模型训练本身 ，而不是靠 prompt 和框架拼出来 。
早期 Mindverse（心洲科技）内部研讨会议 ｜ 来源：Mindverse
三年过去 ，当行业注意力从预训练涌向后训练，这家公司发现 ，自己一直默默走的那条路 ，已经站到了潮水的正中央 。很快他们将开源自己训练的 750B agent 模型，这也会成为全球第一个在 GLM 5.1 上完成强化学习后训练的成果。
看准这件事很早，公司团队却不大 。Mindverse 核心研发约 20 人 ，成员来自 DeepSeek、字节 Seed、xAI ，也有清华 、MIT 、杜克的背景，累计发表过 200 多篇顶会论文 。
两位创始人陈锴杰、Andrew 从 2018 年就一起休学创业 ，做过机器人 、办过实验室 ，又各自回到学校，2023 年再次走到一起。Andrew 抓住了从 agent 训练到先进 agent model 的技术范式 ，首席科学家马骁腾带来了十年的强化学习积累 ，而陈锴杰则主要关注业务模型的应用和用户价值判断。
在和陈锴杰这场对话里，我们想弄清楚的是：如何用后训练的方式 ，训练出一个便宜 、好用、还能持续成长的模型？
以下是极客公园和创始人陈锴杰的对话 ，经过整理：
01
模型变强的下半场，在后训练
极客公园：这一两年 ，行业的注意力肉眼可见地从预训练转向后训练 。后训练这件事 ，是什么时候真正变重要的？
陈锴杰：今天预训练和后训练的边界已经越来越模糊，预训练阶段也会混入大量 Agent 轨迹数据 。但大体上仍然可以这样区分：预训练主要利用互联网数据建立对世界的基本认知，后训练则把这些认知转化成具体能力。
真正的分水岭大概出现在 DeepSeek 发布 R1 的时候 。那是行业第一次看到强化学习能够系统性地推动大模型能力提升 ，也是后训练地位快速上升的开始 。在那之前 ，后训练消耗的算力可能只占预训练的 3% 到 5%，现在绝大部分模型能力的进步都发生在后训练阶段。
一个重要原因是 ，行业开始积累此前互联网中不存在的数据 。Claude Code 这样的产品里大量真实任务产生的 Agent 轨迹开始被沉淀下来 ，成为推动后训练持续演进的重要基础 。
极客公园：后训练真正解决的，到底是模型的什么？是能力 ，是对齐 ，还是让它「学会做事」？
陈锴杰：是在「对世界的基本认知」这个底子之上，去增强它在真实任务里的能力。预训练给了它知识和世界观 ，但一?
