虎扑07月16日讯 The Athletic UK通讯记者Matt Slater撰写因凡蒂诺专栏。

B | 因凡蒂诺在接受瑞士媒体Bluewin采访时,实际上证实了自己将继续推进世界杯扩军至64支球队的计划。 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。

C | 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。

D | 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。尽管他此前曾表示,在刚从32队扩至48队之后不应这么快再次扩军,且国际足联理事会内部也有成员对此持反对意见。国际足联主席詹尼-因凡蒂诺的言论表明,这一议题将在2030年世界杯之前进行探讨。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。

E | 但这行得通吗?毕竟,他的论点大概会是这样的:本届预选赛中,10支非洲球队有9支打进了32强;只有库拉索遭遇惨败(以1-7输给德国,尽管他们也曾逼平击败过德国队的厄瓜多尔队);还有佛得角的表现又如何呢?更别提扩军至64队还能解决一些荒谬的问题:比如小组赛12个小组第三名中只有8个能晋级的尴尬规则,或者像苏格兰这样的球队必须苦苦等待、在踢完更多比赛前都不知道自己是出局还是晋级的情况;同时还能增加24场比赛卖给转播商,甚至可能腾出名额让中国、印度、意大利和尼日利亚等国球队参赛。他甚至可能试图说服那些持怀疑态度的人,声称2030年扩军至64队只是一次性举措,旨在隆重纪念首届世界杯百年诞辰——即让曾举办首届赛事的南美洲承办四组小组赛,而不是区区三场比赛……但这种事一旦开了先例,就像挤出的牙膏一样再也塞不回去了;正如我们即将见证的那样,足球比赛正突然从“上下半场”制转变为“四节”制。
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。如果说那种赤裸裸的敛财行径——或者用那位全球头号“幸福缔造者”的话来说,这是顺理成章的下一步——让你感到反感,那么对于一项由48支球队参加、或许每两年(而非四年)举办一次的世俱杯,你又作何感想呢?加码投入、全面出击、不断索取、迫使对手转入防守——因凡蒂诺深谙此道。

F | 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。至于他是否真正维护了这项运动的长远利益?这恐怕还有待观察。

G | 当然,亚足联、中北美及加勒比海地区足联和欧足联可能会继续反对64支球队参加的世界杯……但也可能发现,其成员国已不再认为扩充参赛队伍有什么坏处,尤其是考虑到这能进一步增加他们从国际足联获得的拨款。

H | 毕竟,如果佛得角、库拉索、海地和乌兹别克斯坦都能获得参赛资格,那他们为何不能呢?同样,欧洲足球俱乐部协会主席纳赛尔-阿尔-赫莱菲或许会坚定捍卫欧洲顶级联赛及洲际杯赛的地位,从而坚决抵制规模更大或举办频率更高的世俱杯……但也可能这位巴黎圣日耳曼和beIN体育的掌门人会意识到大势所趋,转而选择顺水推舟。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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同样的 prompt,GPT 5.6 也做了一版
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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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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。事实上,在我们那项非正式调查中,几位受访者指出,无论这一合资项目最终形态如何,终究需要一位掌舵人;而一手促成此事的因凡蒂诺,无疑是最佳人选。如此一来,他和阿尔-赫莱菲或许能互换职位——正如The Athletic去年首次提出的那样。这肯定比因凡蒂诺(再次)修改章程、废除三届限制以延长其在国际足联的任期(超过2031年)更有可能发生吧?“眼下我不排除任何可能性,”一位忧心忡忡的受访者说道。“我想,他身边的人会抛出这个想法,”另一位人士说道,“这或许会成为各大洲足联真正的‘红线’——不过,我可不敢拿身家性命去打赌。”也有人猜测,沙特方面或许会为他安排一个类似“足球掌门人”的职位;尽管目前尚不清楚沙特在搅动全球体坛格局方面的决心究竟有多大,而且这位“掌门人”到了2034年时,其麾下的“帝国”可能早已不复存在。来源:纽约时报
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