所有人都说模型训练完就不会变了——我们让ta随你而生长
持续学习发生在你的设备上：模型越用越懂你，记忆跨会话延续，数据从不离开。
如何做到
记得住、学得到、属于本体——具身智能的大脑长在设备里，不在别人的云端。
你身边的设备持续产生数据——有些出自你的主动记录，有些来自无声的感知。
设备在本地理解你的行为模式，形成对“你是谁”的认知。
这份认知被烙进模型内部状态——不改权重、不做微调、不经云端。
数据物理上从不离开你的设备。
为什么不一样
不是微调，也不是 RAG。一份可恢复的学习状态，随模型走——不挑芯片，不挑模型。
学习被固化为一份紧凑的推理状态，而不是一次梯度更新。
跨会话与重启持续存在，激活前经过门控，一步即可回滚。
它工作在推理状态层，不绑定模型家族，也不绑定处理器。
已在消费级硬件上端到端验证。
证据与边界跨芯片落地
同一套学习与推理算法，换的只是执行后端。Apple 设备上，学习在手机上闭环；Intel 平台上，运行时已交付世界头部 PC 整机制造商。
iPhone / iPad / Mac
Core Ultra · CPU + Arc 核显
更多芯片平台规划
不依赖芯片厂商的上层接口，需要时下探到算子与计算图。
Intel 数据均为同机同模型对比，机型 Intel Core Ultra 5 225H。RTF = 生成耗时 ÷ 音频时长；语音合成数据为 30 分钟常驻测试中位数。
产品
四款免费 App 是它的验证场——私密、无账户、无广告。