Loominum™ 1.0
连续轴上的单一架构——Marrow ↔ Loom ↔ 注意力。
Learn More
研究
我们致力于可验证智能领域中最棘手、最引人入胜的难题
横跨基质、记忆、训练、智能体安全与人机协作——让强大的系统更具能力、更易理解、更可治理的研究。
最新动态
来自实验室的突破与更新
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。
了解更多
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。
了解更多
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。
了解更多 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。
了解更多出版物
研究领域
超越Transformer
以生物为优先的计算底层与原生认知基底——包括研究中的否定性结论。
了解更多
结构化记忆
类比、反事实与组合绑定——在百万实体规模下的实测验证。
了解更多
几何原生计算
硅芯片的物理特性与认知几何协同设计的计算底层。
了解更多 Palestra——人机协作认知健身房
一个辩论与努力驱动的健身房，供人类与模型在实时评估下练习推理。
了解更多 Emmy——面向任意科学领域的研究编排器
跨科学领域运行可复现研究流水线的工作区编排工具。
了解更多在真实约束下测量推理能力
针对规划、事实谦逊性、工具可靠性与协作问题求解的新型评估方法。
了解更多
智能体系统的安全方法
关于监督、能力边界、安全工具使用与鲁棒拒绝行为的研究。
了解更多
跨分布式集群的弹性训练
在计算、数据和团队跨越多个大洲时保持前沿训练稳定性的技术方法。
了解更多
