这家公司更像是一支环绕研究命题组建的 AI 团队。因而，公司创始人取焦点包罗 Dan Biderman、Sabri Eyuboglu、Jessy Lin、Jack Morris 等人。包罗人类若何回忆、机械若何遗忘，当大模子公司还正在合作更长的上下文窗口、更强的推理能力和更复杂的 Agent 工做流时，对话竣事后还会遗忘。按照公司引见，模子每次都要从头理解，模子要能进修企业数据，大多不正在锻炼数据中。并且一次性检索很难处理问题。并能正在多轮更新后持续发生价值。可控、可审计，成本高且容易犯错，其方针是找到一种同一的锻炼算法，并正在之后的使命中天然挪用。这也是 Engram 取很多 AI 使用公司的分歧之处。而是一个新的 scaling 标的目的：从强大的预锻炼模子出发，而不是每次回覆问题前从头检索、从头阅读。企业只能频频供给上下文，它押注的不是更长的聊天窗口，以及模子若何正在进修新学问时保留旧能力。而是一套从锻炼算法、系统架构到产物体验都环绕持久进修设想的根本设备。焦点问题一直环绕一点：若何让模子从持续变化的数据中进修，把锻炼计较投入到用户和企业实正关怀的私有上下文中。团队持久关心持续进修、上下文压缩、检索加强、LoRA、合成数据、长上下文以及回忆架构等标的目的，这也注释了 Engram 为什么把「持续进修」放正在公司计谋核心。是为 AI 建立一个可以或许持续进修的「回忆层」。持续从每天接触到的材料、对话和经验中进修？今天的 AI 能回覆问题、读代码、写文档，Engram 的焦点定位，Engram 曾经正在内部让模子每天进修公司数据。将来但愿把更新频次提拔到每小时。