通衍灵智公布RSI技术路线及Paged LoRA测试结果

北京通用人工智能研究院（BIGAI）孵化的通衍灵智公布RSI（递归自我改进）Personal AI技术路线，采用共享基础模型加Personal LoRA架构，通过模型与评估器协同迭代实现持续学习；通衍灵智称核心技术路线与产品架构已明确，模块正推进工程化，完整自动化闭环仍在研发中。 配套的Paged LoRA算力优化方案在阶段性测试中，使用Qwen2.5-72B-Instruct与8张NVIDIA H800 GPU，将Paged与传统Flat模式的LoRA显存预算统一控制在5.79GB。在LoRA请求占比1%至30%的负载下，Paged方案在响应延迟和长尾表现上取得一定优势；但请求占比升至50%时，频繁参数换入换出仍造成性能退化。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。