AI下半场：中国团队MinT抢先跑通万亿参数强化学习赛道

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引言：从预训练到后训练的范式转移

在过去几年的AI浪潮中，算力几乎成了大公司的“护城河”。动辄数千张H100显卡的门槛，让无数高校研究者和初创团队在大模型竞赛中感到力不从心。然而，随着DeepSeek R1等模型的横空出世，业界开始意识到：AI的胜负手正在从“预训练”转向“后训练（Post-training）”。

在这个背景下，前OpenAI CTO Mira创办的Thinking Machines Lab凭借其后训练平台Tinker引发了硅谷轰动。但令人振奋的是，一支来自中国的青年科学家团队Mind Lab，不仅推出了足以对标Tinker的工具——Mind Lab Toolkit（MinT），更在万亿参数模型的强化学习（RL）路径上抢先跑通。这意味着，AI下半场的入场券，不再仅属于巨头，而是正交还到每一位研究者手中。欲了解更多AI资讯，欢迎访问 https://aigc.bar。

强化学习：解锁AI推理能力的“金钥匙”

预训练时代产出的模型往往是“静态大脑”，它们博闻强识，却极易重复错误，且对复杂任务的推理能力不稳定。强化学习（RL）的介入，正是为了让模型从“死记硬背”转向“自主思考”。

通过强化学习，模型能够根据环境反馈不断优化策略。DeepSeek、Gemini以及Kimi等前沿模型的技术报告均指向一个共识：后训练是一片尚未触及天花板的蓝海。2026年，AI竞争的主旋律将不再是单纯的模型规模，而是如何通过高效的后训练让模型具备更强的泛化性和样本效率。对于关注AI新闻的开发者来说，这一趋势不容忽视。

MinT vs Tinker：国产基础设施的崛起与超越

Mira组建的“梦之队”推出的Tinker定义了训练API的新范式，而Mind Lab推出的MinT则在多个维度实现了突破甚至超越。

更早的突破：早在2025年12月，Mind Lab就比Thinking Machines更早实现了1T LoRA-RL（万亿参数低秩适配器强化学习），这是业界首个在万亿参数模型上进行高效RL的成果。

极致的兼容性：MinT在接口上与Tinker API完全兼容。这意味着开发者可以零成本从海外平台迁移至国产基础设施，享受更贴合国内生态的服务。

技术开源与认可：Mind Lab的相关方案已获得Nvidia官方转发，并贡献至Megatron-Bridge等主流开源项目，展示了中国团队在人工智能底层工程能力上的硬实力。

算力普惠：让万亿参数模型训练“触手可及”

MinT核心价值在于它极大地降低了后训练的门槛。其核心技术亮点包括：

成本优化十倍：利用LoRA-RL技术，MinT仅需常规全参数RL约10%的GPU资源。例如，仅用64块H800即可完成万亿参数MoE模型的端到端强化学习。

CPU验证机制：开发者可以在本地CPU机器上编写和验证代码，无需担心显存溢出（OOM）或复杂的驱动配置，待逻辑通顺后再一键分发至大规模GPU集群。

全流程自动化：MinT将采样、训练、回写与发布无缝串联。无论是1B还是1T规模的模型，用户只需关注算法和数据，复杂的工程调度全部交给平台。

这种“算力普惠”的理念，为LLM领域的初创公司和学术机构提供了极大的想象空间。

应用落地：从实验室走向垂直行业

目前，MinT已经不再仅仅是一个实验室产品，它已经在多个前沿领域落地。清华大学、上海交通大学等顶尖高校的研究团队正利用MinT探索RL如何突破基座模型的知识边界。

在行业应用上，MinT的支持范围涵盖了具身智能（如π0模型）、脑机接口Agent、医疗编码准确率提升等多个垂直领域。例如，瑞铭医疗通过MinT进行的RL后训练，已显著提升了医疗编码的准确率，并成功落地数十家三甲医院。这充分证明了，高效的后训练工具是推动AGI走向实用的关键。

结语：中国AI团队的“下半场”机遇

AI的竞争是一场长跑，如果说预训练阶段我们是在追赶，那么在后训练和强化学习的“下半场”，中国团队正通过极致的工程效率和原创研究实现自主可控。Mind Lab与MinT的出现，不仅为开发者提供了强大的提示词优化与模型进化工具，更在国际AI舞台上发出了响亮的中国声音。

对于每一位AI从业者来说，现在正是入场的最佳时机。关注更多AI日报和实用的Prompt技巧，请持续锁定 https://aigc.bar，获取最前沿的大模型技术动态与AI变现指南。