一名研究员加 Agent 团队 3.5 个月、千万美元内完成大规模预训练
shayan_ · x · 2026-10-22
初创公司 Mirendil 发布 Mirendil-Base,演示了一次极限实验:仅由 1 名研究员在 3.5 个月内、以不到 1000 万美元的算力成本预训练出一个有竞争力的编程基础模型。
- 成本全包:1000 万美元以下包含全部研究、小规模实验、最终训练 run、Agent 的 token 花费与数据处理;无蒸馏,也未购买或授权任何额外数据。
- Agent 写了 99% 以上的代码:AI agent 负责写代码、跑实验、诊断失败;研究员只负责决定尝试什么、信任什么,并在必要时介入。
- 为了做成干净实验,团队刻意从零重写全部代码,不依赖既有 pretraining 代码库。
作者指出,过去十年预训练基础模型需要数十人的开放模型团队、前沿实验室则需数百人;而 Anthropic 与 OpenAI 近期公布的内部测量都显示 agent 正加速接手前沿实验室内部构建下一代 AI 的工作。Mirendil 想把这个趋势推到极致。
所属事件:Mirendil：1人3.5个月、千万美元内训出千亿级代码基座(9 条相关)→
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