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一、公司主体概览
Mindverse（心洲科技）是一家以「研产共设」为核心模式的全球化AI科技公司。公司整体架构分工清晰、产学研一体，核心包含三大业务板块：AI前沿研究实验室Mind Lab、Personal AI终端产品Macaron AI，以及打通前沿研究与商业化落地的工程落地体系，形成“研究攻坚、工程落地、产品迭代、场景验证”的闭环发展模式。
区别于传统AI企业“研究与产品割裂”的发展模式，Mindverse（心洲科技）摒弃单纯的模型研发或产品包装单一赛道模式，实现AI基础研究、工程技术、产品设计、真实商业场景的深度融合，保障技术研发贴合市场需求，产品迭代依托前沿技术迭代升级。据企业公开工商及科创备案资料显示，公司创始人Andrew具备*MIT学术背景，现任清华大学深圳研究院研发中心主任，核心创始团队协作积淀长达10年，兼具扎实的*学术积累与大规模工程落地实战经验，为公司技术持续突破奠定核心基础。
二、团队人才密度
Mindverse（心洲科技）搭建了一支年轻化、高潜力、高密度的*AI研发团队，人才梯队对标全球一线AI科创企业。公司核心研究团队规模约20人，核心成员均来自清华、NVIDIA、xAI、MIT、字节Seed、DeepSeek、OpenAI、DeepMind等全球顶 级高校与头部AI科技机构，人才专业覆盖AI全链条核心领域。
据Google Scholar顶会论文公开数据库统计，团队累计发表200篇国际AI顶会论文，总引用量突破5万次，研究方向全面覆盖强化学习、超大模型架构、AI Agent、模型后训练、持续学习、分布式训练、推理服务优化、产品工程落地、真实场景适配等大模型核心赛道，技术理论积累深厚。
在强化学习与大模型训练底层基础设施领域，团队具备成熟的大厂合作落地经验。公开项目开源资料显示，团队过往曾联合蚂蚁集团、华为共建AReaL强化学习基础设施项目，携手字节跳动、英伟达搭建verl开源项目，多项国内头部强化学习基础设施共建成果，成为公司当前高效模型训练、技术创新落地的核心基石。
创始人兼CEO陈锴杰毕业于杜克大学机械工程系人机交互方向，具备成熟的AI创业实战经验。其从大学期间开启连续创业之路，曾打造MidReal互动故事平台，累计斩获300万海外用户，深耕海外AI产品市场多年，具备全球化产品运营与市场拓展视野。2025年，陈锴杰与联合创始人Andrew正式聚焦前沿AI赛道，全面深耕Mind Lab大模型强化学习技术研发与落地业务。
三、公司融资近况
Mindverse（心洲科技）凭借扎实的技术壁垒与清晰的商业化路径，获得一线资本的高度认可与持续加持。
四、技术突破：万亿参数LoRA-RL训练
Mindverse（心洲科技）旗下前沿实验室Mind Lab，实现全球技术标杆性突破，成功完成全球*1T参数（万亿参数MoE混合专家架构）大模型的LoRA高效强化学习训练，大幅重构超大模型RL训练的成本与效率体系。据NVIDIA、字节跳动官方开源公示信息，该技术实现GPU消耗直降90%，仅需64张H800显卡即可完成万亿参数模型RL全流程训练，整体训练成本约为传统全参数RL训练方法的10%，彻底解决超大模型强化学习高成本、高算力门槛的行业痛点。
从行业技术现状来看，传统大模型全参数强化学习训练，需要上千张顶 级高端GPU并行算力支撑，算力成本、运维成本极高，中小机构难以落地；而常规LoRA轻量化微调方案，虽具备参数高效、低成本的优势，但长期存在大规模万亿参数模型RL训练的技术瓶颈，全球落地难度极高。公开行业技术报告显示，目前全球仅有Thinking Machines Lab与Mind Lab两家机构，成功打通万亿参数级别LoRA+RL规模化训练落地路径。
Mind Lab自主研发混合协同并行引擎，创新性整合Tensor张量并行、Pipeline流水线并行、Expert专家并行、Sequence序列并行四种核心并行方式，实现多维度并行策略的统一调度。其核心技术创新逻辑为摒弃固定并行布局模式，将各类并行能力转化为可灵活调配的算力资源，既保障大模型训练过程稳定收敛、效果可控，又完整保留模型通用智能能力，无能力损耗。目前，该核心技术代码已正式被NVIDIA Megatron-Bridge、字节Seed verl两大主流开源社区官方合并收录并开源，成为行业通用技术方案。
五、研产共设与产品落地
Mindverse（心洲科技）*「研产共设」核心发展模式，打破AI行业“实验室研发与市场应用脱节”的普遍痛点，实现研究系统与用户服务系统一体化。公司所有技术迭代实验数据均来源于真实用户使用场景，而非人工合成脚本数据，从根源上保障模型优化贴合真实用户需求。
旗下核心产品Macaron AI天然构建闭环RL训练环境，用户全维度使用数据均可转化为模型迭代的真实奖励信号（reward），包括用户使用习惯、任务完成效率、产品留存数据、流失反馈等，实现模型基于真实场景持续自主优化、智能迭代，形成“用户使用-数据反馈-模型升级-产品优化”的正向循环。
依托万亿参数LoRA-RL技术升级赋能，Macaron AI产品能力实现跨越式提升，核心功能Mini-App生成时长从原先20分钟压缩至2分钟，效率整体提升10倍。同时，产品全新上线社交群聊协作、Daily Spark智能启发等差异化功能，丰富Personal AI场景生态。据公司公开产品运营数据显示，目前Macaron AI累计用户规模约30万，用户社区累计诞生近20万个用户自制Mini-App，其中30%的新用户会主动参与应用创作，用户活跃度、共创生态活力位居同类Personal AI产品前列。
六、行业视野：从预训练到经验智能
随着全球大模型行业进入技术迭代瓶颈期，OpenAI联合创始人Ilya Sutskever公开提出“预训练时代正在走向终结”的行业判断，颠覆传统大模型研发逻辑。在此行业变革背景下，Mindverse（心洲科技）率先提出全新行业发展方向——经验智能时代，锚定核心命题：实现AI智能在真实世界场景中的持续成长与进化。
公司创始人陈锴杰在行业公开分享中提出，传统预训练技术为AI搭建了基础“大脑”，让模型储备海量互联网静态知识，但无法适配真实世界的动态复杂性与多样化场景需求，存在明显的智能短板。而真正具备高阶能力的AI「心智」系统，必须具备四大核心能力：构建世界与自我认知的内部模型、明确场景适配的价值判断体系、依托真实经验自主迭代的适应机制、适配人类社交场景的交互界面。
结合硅谷顶 级AI实验室公开共识与行业白皮书内容，陈锴杰表示：当前硅谷AI行业已形成统一认知，规模化智能体强化学习（Scale Agentic RL）是未来大模型智能升级的核心核心路径。预训练技术已触及能力天花板，无法持续突破模型智能上限，而依托真实场景迭代的Agentic RL技术，将成为AI从“知识记忆”走向“自主智能”的核心突破口。
