一、 中心简介

中心专注于前沿人工智能内容生成技术的研究与开发，致力于通过大规模强化学习、大模型后训练及深度记忆等核心技术，打造可持续成长的通用智能体，以推动AI技术在数字娱乐与日常生活（衣食住行）等领域的深度应用，让AI成为能理解、可交互、共成长的智能伙伴。

中心团队汇聚了来自麻省理工学院、清华大学、杜克大学等世界顶尖高校，以及OpenAI、腾讯、阿里巴巴等头部科技企业的核心研发人才。团队成员在人工智能领域拥有深厚的学术积淀和产业经验，累计发表AI顶会及SCI论文近200篇，谷歌学术总引用超15000次，自主研发并掌握百卡集群万亿参数级别大模型的强化学习训练核心技术。

二、 主要研究方向与核心技术

1.       大规模强化学习平台： 自主研发全同步并行强化学习架构，支持万亿参数级别模型的训练，将训练效率提升一倍，显著降低超大模型常态化迭代的成本与能耗。

强化学习算法

模型参数规模

2.       可成长智能体记忆系统： 融合深度记忆与强化学习机制，优化智能体的上下文一致性与长期记忆能力，使其能够学习并适应用户的长期偏好。

深度记忆算法

3.       多模态内容生成： 研究并优化多模态对齐技术，实现从文本到图像、音频等多种内容形式的精准、高质量转化。

多模态对齐

4.       推理与行为协同： 基于ReAct等先进推理范式，优化智能体的决策与行动流程，使其在交互中更自然、更高效地响应用户需求。

三、 产业化应用成果

（一）互动内容创作平台

交互式AI内容生成平台：支持用户通过简单指令自动创作出包含多分支剧情的图文小说。该平台已服务全球数百万用户，广泛应用于网络文学、剧本创作与互动故事设计等场景，成为创作者活跃的内容生产工具。

（二）个人智能体

深度记忆驱动的个人AI助手：能通过强化学习持续适应用户偏好，并根据指令生成定制化微应用。产品覆盖陪伴、教育、健康、旅行等高频生活场景，公测后迅速获得市场高度关注，成为AI助手赛道的先驱产品之一。

（三）智能病案系统

病例书写、质控与医疗信息化领域深度应用：智能病案系统已支持数十家医院，超过8000名医生、30000医护人员。支持医药医疗产业向数字化、智能化更进一步。

（四）视觉认知与数据平台

基于智能眼镜的AI视觉认知系统：通过第一人称视角（POV）采集真实世界多模态数据，对环境与人类行为的动态理解与数据建模。平台已进入量产阶段，为智能体与机器人提供高质量数据。

（五）浏览器智能体开发框架

行动式浏览器的开源智能体架构：支持开发者使用 Javascript 原生技术栈高效构建具备复杂推理与自动化能力的浏览器智能体。该框架通过将大模型能力原生集成至浏览器，吸引了全球数万开发者的广泛关注，推动浏览器从信息工具向智能行动平台演进。

四、联系方式

地址：深圳清华大学研究院新大楼B座8F

邮件：contact@mindlab.ltd