稀宇科技认为,人工智能的未来不仅在于强大的模型,更在于其在无需人工持续干预的情况下持续学习的能力。
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稀宇科技认为,人工智能的未来不仅在于强大的模型,更在于其在无需人工持续干预的情况下持续学习的能力。

稀宇科技(MINIMAX,00100.HK)推出了一款云端人工智能助手MaxHermes,旨在解决人工智能的技能适应性问题,此举带动其股价上涨5.55%。该新系统引入了“学习闭环”机制,该功能旨在让AI能够从用户互动中自主学习并完善技能,这直接挑战了那些更为静态、依赖人工更新的AI助手。
公司公告详细说明,MaxHermes基于开源的Hermes Agent框架构建,并将与其自研的MiniMax M2.7模型深度整合。公司在发布稿中表示:“在完成每项任务后,助手会自动提取并存储可复用的技能,这些技能可以在后续任务中按需加载,并根据新的用户反馈持续完善。”
市场对这一战略公告反应积极,MINIMAX股价收盘上涨5.55%,至895.00港元。该股交易活跃,卖空成交额达到2.75 亿美元,占总成交额的14.7%。此次发布正值AI行业努力应对部署日益强大的模型所带来的高昂成本和架构挑战之际。
此举使MINIMAX能够应对其所谓的传统AI的一个关键“痛点”:即对人工预设技能的依赖以及缺乏长期适应能力。通过创建一个能够随使用而进步的助手,公司旨在提供一个更高效、更具可扩展性的AI解决方案,随用户需求同步演进,并有望降低长期维护和开发成本。
MINIMAX针对MaxHermes的云端战略与行业内的另一大趋势——边缘AI形成鲜明对比。正如近期一份报告详述的那样,许多制造商正采用在加固型工业计算机(IPC)上运行的本地AI平台,以避免云端的延迟、安全和成本问题。像艾默生(Emerson)这样的公司正倡导这种“毫秒必争”的方法,在工厂车间的质量控制等任务中,实时反馈闭环至关重要。
边缘方案优先考虑低延迟的现场处理以实现即时决策,使运营免受不稳定网络连接的影响,并将敏感数据保留在内部。然而,像MaxHermes这样的云端系统在可扩展性、获取海量计算资源以进行复杂学习任务以及在整个企业中更容易整合方面具有明显优势。MINIMAX押注于对于许多企业应用而言,集中式的、持续学习的“大脑”其威力将超过去中心化边缘处理的优势。
MaxHermes发布的核心在于其学习机制,该机制基于美国公司Nous Research的开源项目Hermes Agent。Nous Research成立于2023年,截至2025年4月,其估值已达到约10 亿美元,显示出投资者对其基于智能体(Agent)的AI架构的强大信心。
与需要针对静态数据集进行大规模定期重新训练的模型不同,具有学习环路的AI智能体可以动态地获取并提高特定的“技能”。这可能使MaxHermes在处理用户的特定任务(从起草报告到分析数据)时变得越来越高效,而无需等待下一代模型的发布。这种方法可以显著减少模型随时间推移而变得过时的“知识衰退”问题。
对于投资者而言,MINIMAX的战略为占据主导地位的人工智能规模扩张范式提供了一个引人注目、尽管尚未经证实的替代方案。当竞争对手斥资数十亿美元购买GPU集群以训练日益庞大的模型时,MINIMAX正专注于软件架构,以创造一种更高效、更具适应性的产品。5.55%的股价涨幅反映了投资者的乐观情绪,即这种“学习闭环”可能成为关键的差异化因素和长期价值的来源。如果MaxHermes能够实现其持续自我完善的承诺,它将能降低企业客户的总拥有成本,并基于积累的、针对用户的技能构建起一道防御护城河。
本文仅供参考,不构成投资建议。