通衍灵智在共享基座之上用 Personal LoRA 做模型层个性化
个性化正从 Prompt、RAG、Memory 的外挂层下沉到参数层：用一个可持续更新的轻量参数模块承载专属经验，是这条路线目前最具体的工程解法。
通衍灵智不重训通用基座，而是在共享 Base Model 之上叠加轻量的 Personal LoRA（低秩适配参数，只训练一小部分权重就能注入专属能力），再以 RSI 闭环持续筛选反馈、增量更新，让模型随使用逐步学会某个用户或项目的隐性判断规则。
正文摘录
.jpg) 大模型正在变得越来越聪明。推理能力持续提升，上下文窗口不断拉长，Agent 也开始进入代码研发、数据分析和企业生产流程。但当 AI 从工具变成智能体，一个更深层的问题开始浮现： 同一个越来越聪明的通用模型，如何真正形成属于不同个人、项目和组织的长期能力？ 一个企业智能体可以检索全部制度和业务知识，却不等于已经形成这个组织长期积累下来的判断方式。一个 Coding Agent 可以索引整个代码库，却不等于真正理解这个项目多年工程实践形成的隐性规则。  这正是通衍灵智选择切入的方向。这家面向"千人千面"的自进化大模型公司，不重新训练通用基座模型，而是在越来越强的基础模型之上，通过个性化参数承载不同主体的专属能力，再通过持续自进化机制，让模型随着使用不断成长。