RL-L1：以极小规模追平临床领域最佳水平的连续时间模型
在真实ICU数据上，我们的连续时间模型以远小于标准基线的规模实现相当性能——以时间作为输入而非事后标注的理念得到验证。
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来自实验室的最新突破与动态
来自实验室各团队的研究笔记、产品更新、合作动态与责任工作。
结构化记忆在百万实体规模下保持完美多跳召回
我们的记忆层在存储量增长至一百万实体时，多跳检索的P@5精度维持在1.00——从五万到一百万，零衰减。
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Mnemo 将研究级记忆转化为生产基础设施
具备合规与审计端点的持久化多租户记忆桥接层，作为一等公民原生支持——测试全覆盖，检索质量完整保留。
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像养育孩子一样培育模型，在样本效率上优于蒸馏方法
一种发育式训练器，通过接地、纠错、绑定与巩固，以远少于传统方法的样本学习概念——且不会遗忘。
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曲率原生硅芯片：芯片物理即模型数学
我们的底层架构项目致力于经典室温硅芯片，将计算实现为弯曲测地线流——硬件弛豫即模型推理，协同设计。
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我们为什么发布失败的实验
本站每一项论断背后都有可证伪的测试——当测试结果为否时，我们如实报告否定结论。这种严谨本身就是我们的产品。
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