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最近，前沿实验室 Mind Lab 密集发布了一系列关于 LoRA 与 PEFT（高效微调）的研究结果，似乎描绘出了另一条大模型「持续学习」的路径。在 Mind Lab 的视角中，PEFT 不再是对大模型全参数后训练的一种廉价平替，更是实现从 “基础模型” 向 “可持续学习智能体” 过渡的核心架构机制。
训练强化学习智能体时，一个常见问题是：有些 level 太简单，智能体跑几遍就会；有些 level 又太难，智能体几乎得不到有效反馈。前者只是在重复已有能力，后者则会把训练预算消耗在无效探索上。真正有价值的训练环境，往往位于二者之间。
这是一款由在校生团队打造的通用学习智能体：可以深度解题、拆开讲清抽象概念，又能从上百页课件、文献里提炼出 cheatsheet、闪卡和练习题，还会记住每个用户的学习方式，像一个长期陪伴在身边的私人老师。
DIAMOND是一种新型的强化学习智能体，在一个由扩散模型构建的虚拟世界中进行训练，能够以更高效率学习和掌握各种任务。在Atari 100k基准测试中，DIAMOND的平均得分超越了人类玩家，证明了其在模拟复杂环境中处理细节和进行决策的能力。
打造终身学习智能体，是研究界以来一直追求的目标。最近，帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体（DAAG），利用LLM+VLM+DM三大模型，让AI完成迁移学习、高效探索。
在图像生成领域占据主导地位的扩散模型，开始挑战强化学习智能体。