研究

推进智能。拓展人类潜能。

我们追求 AI 的突破，拓展人类能够理解、创造和实现的边界。我们的愿景是这样一个未来：智能不再阻碍进步，它带来的成果由所有人共享。

研究方向

模型与智能体。共同学习。

我们把模型、智能体与高效计算连接起来，打造推理更深入、行动更可靠的 AI。

探索能增强推理、学习和泛化能力的架构与训练方法。我们研究模型如何解决陌生问题，并在已有知识之上继续构建。

开发把理解转化为行动的系统。我们的研究聚焦规划、记忆和自我纠错，让智能体能够在更长的时间跨度里追求复杂目标。

用更少的资源实现更强的能力。我们研究高效架构、低精度计算和更快的推理，降低训练和使用先进 AI 的成本。

长期研究

我们的长期研究探讨智能如何帮助人类走得更远。

我们探索新的架构、更丰富的记忆和训练方法，帮助 AI 解决更难的问题，拓展人们发现与创造的边界。

我们研究更高效的预训练与推理，让更多人用得上先进的智能。

Corepass 模型

我们的模型计划把架构、训练和推理方面的研究，与从真实智能体工作负载中获得的经验结合起来。每个模型都在能力、速度和计算效率之间探索不同的平衡。

研究基础设施

自动化强化学习数据生成

Vera 把真实任务转化为学习机会：可复现的环境、智能体运行轨迹和经过校准的验证器。它自动生成强化学习所需的训练与评测数据，让进展建立在可检验的工作之上。

规模化强化学习

Forge 是我们的强化学习框架，连接任务、模型推理、经过验证的奖励和训练。我们开发它，是为了让实验更高效，把经验转化为更强、更可靠的模型。

我们汇聚模型研究员、系统工程师和产品构建者，把研究转化为人们真正能用的能力。