过去两年，企业接入大模型的门槛已经大幅降低。

调用 API、接入知识库、搭建 Agent，越来越多 AI 能力可以快速进入业务系统。

但当大模型真正参与研发、投研、销售、客服等核心工作后，一个更现实的问题开始出现：企业每天产生的大量业务经验，究竟只是被模型临时调用，还是能够逐渐沉淀成自己的 AI 能力？

这一趋势已经在头部产品中开始显现。Meta 近期推出的 Muse，不再把 AI 定义为单纯的问答助手，而是强调长期记忆、主动执行，以及在持续交互中逐步理解用户偏好，Personal Agent 由此从「会回答」进一步走向「会替你做事、越来越懂你」。

对企业而言，记忆和上下文只是个性化的第一步：更进一步的问题是，长期积累的偏好、规则和业务反馈能否沉淀为稳定的模型能力，以及当专属模型规模扩大后，能否持续训练、低成本运行。

通衍灵智CEO谢枭楠认为，企业对AI的需求正在从获取通用能力转向积累专属能力。同一类通用智能服务会被越来越多企业获得，企业之间的差异将更多体现在如何把自身的专业知识、业务流程和长期判断经验转化为模型能力。

通衍灵智依托北京通用人工智能研究院（BIGAI）体系的科研积累与产业转化资源，专注于面向企业与个人的持续自进化专属模型（Personal AI）研发。通过个性化模型训练、持续学习与底层算力优化，推动专业知识和业务经验沉淀为可持续进化的专属智能能力。

通衍灵智正在围绕这个问题构建 Recursive Self-Improving Personal AI。不试图再训练一个新的通用基础模型，而是在通用模型之上，为不同企业、岗位和 Agent 建立能够持续学习、持续更新的专属模型能力。

整个体系可以概括为：Base Model 提供通用智能，Personal Parameters 承载个性化能力，TIP（训推并行）与 Paged LoRA 解决持续训练和规模化运行的效率问题，RSI 则负责让模型在真实业务中持续进化。

相比Muse，通衍灵智把个性化从 Agent 侧的记忆与执行，进一步延伸到参数沉淀、持续进化和底层运行效率。

背后的产品判断也很明确：个性化不应该只是让 AI 越来越了解用户，更应该让个人和组织在长期使用 AI 的过程中，把自己的知识、判断和经验持续沉淀下来，最终形成真正属于自己的智能能力。