郑板桥
“运河漫游记”开启_我的网站

一 | 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。

二 | 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。

三 | 把慢悠悠的下午定格成记忆,一趟运河微度假刚刚好打卡九大小众机位,有机会获得500元文创大礼包风里的凌霄花花瓣刚飘过半座桥,暑假的尾巴就悄悄晃到了跟前。

四 | 不用攒长假,不用赶远路,踩着夏末的最后几缕清风,沿着大运河走几步,就能把一整个慢悠悠的下午揣进兜里。本周起,“潮玩20年 跟着AI走大运”第二波活动上线,“运河漫游记——2026大运河微度假创意周”正式开启。我们把老杭州私藏的九个小众点位翻了出来,这趟不用走远的“运河漫游记”,就是专属于夏末的轻量微度假。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。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
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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。第一人称站在木船上,河灯飘在两侧,靠近时浮出诗句
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夜航船 3D 网页(马卡龙版)
同样的 prompt,GPT 5.6 也做了一版
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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
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混沌磁摆模拟器
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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?)
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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。
打卡点一在武林广场跨越千年非遗和八少女也能同框武林广场 “八少女” 音乐喷泉旁,有一间古铜与朱砂红交织的小木屋,这家“非遗+武林”体验店已经在武林广场落地一年多了。除了金铜器、天竺筷、双面绣团扇等杭产非遗产品外,还有3D打印拉花咖啡,西湖文化广场环球中心、浙江省展览馆、断桥、雷峰塔等拉花都跃然于一杯咖啡上。你往门口一站,门上画的非遗小人和身后喷泉里的“八少女”刚好同框,千年非遗和现代地标就这么撞了个满怀。打卡点二:围栏、石桥、红灯笼和拱宸桥边“蓝调时刻”绝配运河文化广场那侧的河边,藏着本地人私藏的好机位。

五 | 顺着步道往北边多走两步,那些老底子留下来的河埠头还留着,青石板台阶一直下到水面,配着旁边刷得温润的木栏杆,氛围感一下就上来了。等天擦黑的蓝调时刻最妙,天边还留着半片紫蓝色,岸边的红灯笼刚好一盏盏亮起来,暖光落在水面晃出细碎的波纹,你往栏杆边轻轻一靠,不用刻意摆姿势,拱宸桥的整座桥身就安安稳稳地落在镜头里,轻轻松松拍出一张独属于你的“背影杀”。打卡点三胜利河美食街红墙前“人生,不错过美食与爱”要问吃货必去的地方,那胜利河美食街一定能上榜。自去年街区进行微更新后,多了许多隐藏的打卡点。美食街入口,一整面“美食墙”让人垂涎欲滴,康桥烧鸡、湖墅烧鹅、运河笋焐肉……都是大运河菜系。最出片的还要看红色的“胜利常来”墙面和行运打卡墙面,灰砖红墙配上木质建筑,转身偶遇大片背景。打卡点四咖啡香搭配老街区在中国丝绸城转身遇见古风藏在闹市中的杭州中国丝绸城,从来不是只能买丝绸的地方。走在挂满丝绸彩灯的巷子里,江南软乎乎的劲儿一下就裹住了人。

六 | 逛累了,可以拐进街角的“不晚咖啡”。二楼的阳台上各式花草挤挤挨挨把整个空间填得满是鲜活气,露台上的高脚椅被鲜花围着,端着咖啡抬眼望,底下是丝绸城层层叠叠的黑瓦,老樟树的枝丫慢悠悠垂下来,满眼都是软乎乎的绿。

七 | 打卡点五小河里的“杭州”再去找找夏季专属的凌霄花逛小河直街有多少方式?穿上宋服在古色古香的街道拍照打卡,选一家街边的茶楼品茗赏景,或者去小河公园触摸几十年前的大油罐,感受杭州工业与新生的融合……不如坐上木红色的漕舫船,换种方式“逛”小河直街,船从酱园码头出发,经过小河口,到和睦桥后返回。

八 | 中间会路过水道边的“杭州”字样,坐在船头来个合影,就能收获和别人不一样的“杭州落地签”。

九 | 眼下凌霄花快到花期尾声,上岸后顺着河边多走两步,说不定就能撞见最后几簇橙红的花藤,把夏天的尾巴攥在手里。

十 |
Current article:http://www.shangfochengcongshuaizhuang.buzz/p8zt/35x.html
Published on:18:57:40
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