过去几年，大家都在搞预训练。
就是把模型做得更大，喂给它更多数据，让它训练更久。好像这就是AI的全部了。现在，这条路差不多走到头了。
开源社区里，万亿参数的模型都有了。这些模型能帮你写代码，也能总结文章。你让它去考试，它也能通过。
但是，这里有个大问题。
这些模型一旦训练结束，它的参数就固定了。就像一块被冻住的冰块。你把它放到实际产品里，它就会不停犯同样的错。它没法根据用户新的需求去调整。今天用着还行，明天可能就胡说八道。效果好不好，基本靠运气。
这肯定不行。
那怎么解决？答案是强化学习。
强化学习能让模型“活”起来。它不再是死记硬背。而是学会根据反馈，自己去推理和学习。就像人一样，做错了事，下次就知道改。
DeepSeek R1这个模型就证明了这一点。用强化学习训练后，它的学习效率高了很多。
你去看现在那些新模型的报告，比如Gemini、DeepSeek V3.2、Kimi K2。它们都在说一件事：后训练很重要，强化学习的潜力还远远没被发掘完。
所以，别老盯着预训练了。2026年的重点，就是后训练。AI的下半场已经开始了。
后训练时代的基础设施
强化学习这么好，为什么之前没普及开？
因为它太难弄了。
首先，算法很复杂。一般人看不懂，更别说用了。其次，训练过程很不稳定。程序跑着跑着可能就崩了，前面的功夫全白费。
所以，需要有人出来，把这些复杂的东西打包好，做成简单的工具。
在美国，前OpenAI的CTO Mira Murati就去做了这件事。她离开OpenAI后，找了一帮顶尖的人才，比如John Schulman和Lilian Weng，成立了一家叫Thinking Machines的公司。
他们推出的第一个产品叫Tinker。
Tinker想做的事情，就是给模型的“训练”定一个标准。OpenAI定义了我们怎么“用”模型，也就是推理API。Tinker就想定义我们怎么“训”模型，也就是训练API。
这个想法在硅谷很受欢迎。公司刚成立，种子轮就拿了20亿美元投资，估值120亿美元。很多大学和创业公司都开始用Tinker来做模型训练。他们赌的就是后训练这个方向。
Mind Lab 与 MinT
国产后训练基础设施的崛起
Tinker在美国火了，国内也有团队在做同样的事。而且，他们的目标不只是做个差不多的东西，而是要做得更好。
这个团队叫Mind Lab。他们推出的产品叫MinT，全称是Mind Lab Toolkit。
Mind Lab的理念是，要让AI从一个静态的“大脑”，变成一个能适应环境的“心智”。他们认为，现在大模型最大的问题就是训练完就“冻住”了，不能持续学习。
MinT就是为了解决这个问题。
那MinT和Tinker是什么关系呢？
首先，MinT的接口和Tinker完全兼容。意思就是，如果你之前在用Tinker写代码，现在想换成MinT，你的代码几乎一行都不用改。可以直接搬过来用。这大大降低了切换的成本。
而且，MinT在技术上还有领先的地方。它不是一个简单的“替代品”。
早在2025年12月1日，Mind Lab团队就实现了1T LoRA-RL。这是什么意思呢？就是他们第一个在万亿参数级别的大模型上，用一种高效、低成本的方式跑通了强化学习。这件事，他们比Thinking Machines做得还早。
他们还把相关的技术方案开源了。英伟达的官方账号都转载了他们的成果。
MinT 解决了什么问题？
说了这么多，MinT到底能帮你做什么？
它的核心价值就一句话：你只管负责你的算法和数据，所有硬件和工程上的麻烦事，它都帮你搞定。
这是它的工作原理：
第一步，你在你自己的普通电脑上写几行Python代码。这台电脑甚至可以没有GPU。
第二步，在代码里，你告诉MinT你想用哪个大模型。比如，你想用“Kimi K2 Thinking”这个万亿参数的模型，你只要在代码里写上它的名字就行。然后，你再指定好你的数据放在哪里。
第三步，你在你的电脑上运行MinT的命令。
然后，神奇的事情发生了。MinT会自动把你的计算任务，分发到云端一个大的GPU集群上去执行。它会帮你处理好所有麻烦事，比如怎么调度上百块GPU，怎么管理资源，如果中间有机器出错了怎么办。这些你完全不用操心。
你想换个模型训练，比如从Kimi换成Qwen，只需要修改代码里的一个模型名字字符串。对你来说，训练一个10亿参数的模型和一个万亿参数的模型，操作上没有任何区别。
它之所以能做到这样，是因为用了一项叫LoRA的技术。你可以把LoRA理解成一个“小补丁”。我们不去改动那个巨大的基础模型，而是只训练这个小小的、灵活的补丁。这样一来，多个不同的训练任务，就可以共用同一个基础模型。成本一下子就降下来了。
为什么需要 1T LoRA-RL？
我们一直说强化学习好。但它有三个老大难问题：
- 训练不稳定，经常失败。
- 在小模型上效果不好，很难收敛。
- 算力成本太高，一般公司和实验室根本用不起。
LoRA这种技术，就是一条解决成本问题的捷径。它只训练模型里一小部分参数，就能达到和训练整个模型差不多的效果。
Mind Lab做的，就是把LoRA和强化学习结合起来，并且在一个万亿参数的巨型模型（Kimi K2）上把它跑通了。
这带来了三个具体的突破：
第一，成本。他们只用了常规方法大约10%的GPU资源。举个例子，原来需要640块H800显卡才能做的事情，现在用64块就够了。这让万亿模型的强化学习不再是巨头的专利。
第二，稳定性。训练过程非常平稳。模型的任务成功率和获得的奖励都在稳步提升，没有出现那种突然崩溃、数值发散的情况。而且，它在学会新任务的同时，也没有忘记原来具备的通用能力。
第三，系统。他们对整个训练系统做了很多优化。特别是针对MoE这种混合专家模型，存在通信量大、负载不均衡的问题，他们都做了专门的处理。这些技术成果，他们还贡献给了NVIDIA Megatron-Bridge这些开源项目。
为什么选择 MinT？
如果你是一个开发者或者研究员，选择MinT有几个很直接的好处。
首先，验证算法的成本很低。你可以在你的笔记本电脑上先写代码、跑测试。确保你的算法逻辑是通的。你再也不用为了配置GPU驱动、解决CUDA版本不匹配、处理内存溢出（OOM）这些事情烦恼了。等一切都验证好了，再投入GPU资源进行大规模训练。这样可以避免很多不必要的浪费。
其次，工程效率很高。一个完整的后训练流程，包括数据采样、模型训练、权重回写、模型发布等很多环节。以前，你需要自己写很多脚本把这些环节串起来。MinT把这些都无缝整合好了。它还帮你处理好了并行策略、权重管理、滚动训练这些工程难题。你不用再当一个“胶水工程师”。
然后，开发体验好。就像前面说的，它和Tinker的API兼容。你已有的代码能快速适配。目前它已经支持了Qwen、Kimi这些主流的先进开源大模型。切换模型就是改一行代码的事。
最后，迭代速度快。因为用了LoRA-RL技术，训练成本和时间都大大缩短。原来一个模型的训练周期可能是按“周”来算的，现在可以缩短到按“天”来算。这样，你就可以更快地尝试新的想法，产品开发节奏也能跟上市场变化。
谁是 MinT 最大的受益者？
什么样的人最需要MinT？
第一批受益者，肯定是那些做Agent的创业公司，还有高校里那些顶尖的实验室。
他们有一个共同点：他们有核心的数据，也清楚自己要解决什么问题。他们不缺算法思路，但常常被算力卡脖子。他们有好的想法，但是没有足够多的钱或者工程师去搭建和维护一个大规模的训练平台。
MinT就是为他们准备的。
现在，已经有一些团队在用MinT了。
- 清华大学人工智能学院的团队：他们正在用MinT研究一个很有意思的问题，就是强化学习能不能教会大模型一些它原始训练数据里没有的知识。
- 上海交通大学的RoPL实验室：他们用MinT来研究具身决策大模型。就是让机器人能自己看、自己想、自己做决策。
- 硅谷的一家创业公司Eigen AI：他们和Mind Lab合作，用MinT和数据Agent来自动合成训练数据，然后在万亿参数模型上进行训练。
- 一家叫姬械机的脑机接口公司：他们用MinT来训练一个叫BCI-Love的脑机接口Agent。这个Agent可以和人进行情感上的交互对话。
- 瑞铭医疗：他们用MinT对医疗编码模型进行后训练。训练后，模型的准确率提升了很多，现在这个技术已经落地到了几十家三甲医院。
这些例子说明，MinT的应用范围很广。从基础的科学研究，到具体的行业应用，它都能派上用场。
中国团队引领后训练浪潮
我们搞AI，最终的目标是让模型能真正地“理解”世界，而不是只会“记住”知识点。
强化学习是实现这个目标的关键路径。但是，这条路之前门槛太高、成本太贵，把大多数人都挡在了门外。
2025年，中国的团队在开源模型上做得很好。
到了2026年，后训练就是下一个重要的战场。
Mind Lab团队选择了LoRA-RL这条技术路线。他们在一个巨大的模型上，验证了这条路是走得通的。这证明了中国团队在解决前沿问题上的工程能力和原创能力。
他们把这些研究成果做成了MinT这个工具。目的就是想把后训练和强化学习的能力，交给更多的公司和实验室。让它不再是少数人的特权。
这才是Mind Lab真正想做的事：把先进的研究，变成人人可用的工具。让中国的团队在AI下半场的竞争中，手里能有一件自主可控的好武器。
