王云鹤创业后交出首个模型

王云鹤创业后，首次交卷了大模型成果。

量子位获悉，华为诺亚方舟实验室前主任、盘古大模型负责人王云鹤创办的基元律动，发布首个Agent-Native模型NeoHorse。

一直以来，分数往往成为比较模型的主要依据。

NeoHorse的数据来源值得一提。

它的核心语料是将Routing Harness产生的Agent执行信号与公开数据结合，构建面向Agent后训练的数据体系。

→ 选择某个模型

→ 模型进行推理和工具调用

→ 环境返回结果

→ 模型继续执行或发生错误

→ 系统切换模型或调整路径

→ 任务最终完成或失败

把所有日志全部投入训练，并不会自然得到一个更强的Agent模型。

从当前技术报告给出的结果看，Agentic Post-Training在4B和9B两个尺度上都带来了稳定提升。

说到这里，基元律动几条产品线之间的关系也逐渐清晰起来。

基元律动设想中的循环大致可以用几条业务线串起来：

→ TokenRhythm API连接模型供给与调用需求

→ Harness组织执行，积累路由与任务轨迹

→ 可用轨迹经过筛选，用于模型训练

→ 更新后的模型返回Harness，参与适配任务

→ 改善任务体验，探索更好的响应速度与成本效率

→ 持续使用、付费与经营效率的提升

→ 支持下一轮服务完善和研发投入

以上是基元律动开始谈论RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）的背景。

当然，基元律动的故事要成立，还需要跨过几道关。

这些问题都需要更长时间观察。

以及还有一个绕不开的变量——DeepSeek、Qwen、MiniMax等模型厂商也在向Harness和Agent产品延伸，模型与Agent基础设施垂直整合的趋势越来越明显。

https://github.com/TokenRhythm/NeoHorse

抱抱脸：

https://huggingface.co/collections/TokenRhythm/neohorse-1

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项目地址：https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file