平台概览
MiroMind是由企业家陈天桥与清华大学电子系副教授代季峰共同筹建的AI实验室产品。这个平台的核心目标是构建通向通用人工智能（AGI）的“预测型大模型”。与传统生成式模型不同，它主打深度推理与精准预测，追求“可验证的准确性”，为金融、法律、软件工程等对结果确定性要求极高的行业提供解决方案。
核心技术体系
MiroMind的功能围绕“深度推理-可验证决策-精准预测-行业落地”的全链路打造，其技术底座由两大核心支柱构成。
核心基座：MiroThinker 深度推理大模型
作为平台的算力核心，MiroThinker是专为推理设计的大模型，提供30B（轻量版）和235B（企业版）双参数版本，两者均已基于MIT协议开源。它的主要特点包括：
超稳定长链推理：原生支持300步以上的结构化推理，能处理传统大语言模型难以应对的复杂逻辑依赖，单步骤可靠性极高，适合需要层层推导的数学、金融场景。
验证中心架构：内置规划器、执行器、链检查器、验证器四大模块，推理过程可拆分、可校验、失败可回滚，确保每个步骤的结果都可追溯与验证。
高性能基准表现：其235B版本在GAIA、BrowseComp等全球权威测试中表现跻身第一梯队。30B轻量版在部分中文场景测试中，以更少的参数量实现了优异性能。
大上下文与高工具调用：支持256K超大上下文窗口，单任务最多可进行400次工具调用，能自主调度检索、计算等外部工具完成复杂任务。
记忆驱动机制：内置结构化长期记忆模块，为基于历史数据的预测能力提供支撑。
核心操作系统：MiroMind OS 推理专用OS
这是连接模型与行业应用的桥梁，专为复杂问题求解打造，核心围绕DAG（有向无环图）推理协议展开：
DAG结构化推理管理：将任务拆解为可视化的步骤图，支持并行探索多方案、失败精准回滚、遇新证据自动重规划。
全流程状态管理：统一管理推理过程中的状态与内存，支持多任务并行，确保企业级部署的稳定性。
策略即代码：允许用户将行业规则以代码形式嵌入，实现推理逻辑的定制化，适配金融、法律等有严格规则的场景。
自进化与可审计：具备从解决问题中学习优化的“自手术”能力，并全程记录推理步骤，生成可追溯的推理链，满足审计合规要求。
核心能力与行业应用
精准预测能力
依托“记忆驱动+长链推理”，MiroMind实现了从“解释过去”到“预测未来”的突破。它能基于历史与实时数据，对金融市场波动、体育赛事结果、科技趋势等进行概率化预测，并在动态实时预测基准FutureX中表现突出。其预测会量化各种可能性，并结合多情景分析，为决策提供参考。
行业解决方案
平台能力已落地于多个高价值、高确定性要求的领域：
软件工程：实现自主代码生成与调试，确保生成代码可直接用于生产环境。
法律与合规：支持合同分析、监管规则映射，对关键法律条款的解释追求高确定性。
金融工程：开展风险建模、算法交易，其可追溯的推理链能满足金融行业的审计要求。
科学研究：辅助假说生成、实验设计，通过可靠推理加速科研发现进程。
开源生态
MiroMind致力于打造全栈式开源AI创新基座。其开源组件包括先进的MiroFlow智能体框架，支持开发者灵活构建定制化智能体；以及高质量的MiroVerse训练数据集，为模型训练提供支持。通过开源核心模型与框架，MiroMind旨在降低AI应用门槛，推动推理智能体的创新与发展。
