兵临城下
机器人“梦工厂”，服务近300家创新主体_我的网站
A | 管道焊接机器人、智能植树机器人、自动炒菜机器人……这些颇具科技感的装备，有着同一个“诞生地”——唐山百川机器人共享制造工厂（以下简称“百川共享工厂”）。 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。
B | 这座“梦工厂”已让400多个奇思妙想从图纸变成机器人，累计服务京津冀近300家创新主体。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。8月6日，在百川共享工厂车间，唐山栗尚智能科技有限公司（以下简称“栗尚智能”）总经理何志刚正盯着刚下线的管道焊接机器人微调参数。
近日，唐山百川机器人共享制造工厂，技术人员在车间调试设备。日报记者 赵 杰摄几天前，他发现设备外壳孔位需要优化，联系工厂后仅两小时，新加工的零部件便送到了手上。“调试期的小改小动最考验响应速度，百川共享工厂的效率给了我们充足的研发底气。”何志刚说。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。这种敏捷响应的背后，是百川共享工厂服务阵地的战略性前移。7月30日，在北京亦庄举行的具身智能供应链生态大会上，百川共享工厂作为首批企业签约入驻快速响应平台，把共享制造协同中心落地亦庄。百川共享工厂负责人王孟昭表示，这意味着百川把自己的服务阵地直接放到了北京机器人产业的聚集区，能更近距离地服务北京的机器人企业，为科技成果快速转化、供应链配套提供支撑。“把服务送到创新的源头去，才能让转化的速度更快。
C | 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。 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。”王孟昭说。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。“研发型团队擅长完成从0到0.8的技术突破，百川共享工厂专攻从0.8到1的中试转化。
D | 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 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 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。”王孟昭说，这最后的0.2，往往是最磨人、最考验功力的阶段。第一人称站在木船上，河灯飘在两侧，靠近时浮出诗句 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 夜航船 3D 网页（马卡龙版） 同样的 prompt，GPT 5.6 也做了一版 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 夜航船 3D 网页（GPT版） Agent：从零构建一个混沌磁摆模拟器。何志刚对此感触颇深。
E | 2024年10月，他带着创意从北京来到唐山落户。
F | 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 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 混沌磁摆模拟器 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 3D魔方 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？） 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 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。然而，实验室原型机与实际工况“水土不服”，在狭窄作业空间验证中，机器人在尺寸、行进方式等方面暴露出明显短板。百川共享工厂随即组建研发团队，仅用一周便突破了瓶颈。
G | 真正的考验还在后续两个多月的“磨合期”。为了将产品打磨得更加适应市场，双方持续对接了十余次。何志刚提出的三处优化需求，百川团队均在当天拿出改进方案。“交付从来不是终点，陪着客户把产品做得更好，才是我们的节奏。”王孟昭说。正是这种贯穿始终的“陪跑”，让栗尚智能的机器人得以在一次次迭代中走向成熟。与传统代工厂不同，百川共享工厂在接到创意后，会先进行概念验证。2025年9月，北京科技大学一位退休老教授带着炒菜机器人的构想找到王孟昭，连产品的正规设计图纸都没有。百川共享工厂的工程师团队接下了这个“脑洞”，一步步帮他把想法落地。
H | 如今，这台近2米高的设备已进入调试阶段。
I | 百川共享工厂的共享边界正在从“设备”向“智力”延伸。
J | “共享工程师”线上平台汇聚机械设计、人工智能等领域的工程师，通过“需求发布—精准匹配—项目协同”的闭环机制，已为全市120余家中小企业提供研发支持、技术攻关等服务。在这个“共享大脑”的调度下，京津地区的工程师负责顶层设计与算法优化，唐山的技工则专注精密装配与工艺调试，实现了资源快速优化配置。作为省机器人中试示范平台，百川共享工厂已与中国科学院、北京理工大学等20多所高校科研院所建立中试转化合作，帮助中小企业单位产品成本降低8%以上、研制周期缩短15%以上。专家指出，这种共享制造模式能实现跨地域的即时技术匹配，本质是对区域制造资源的高效重构。（日报见习记者 王耀菲 记者 师 源）。
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Published on:14:08:45
