研究院模型
开发中LucidiModel
LucidiModel 是研究院自己的模型：一个开源权重的基础模型，经微调专精于多智能体协作。研究院本身就以「智能体系统」的方式运转——编排调度、自主研究运行、以及产出论文的研究集体。LucidiModel 正是为驱动这一系统而打造的引擎：自有、透明，训练在研究院自身的多智能体轨迹之上，而非租用一个黑箱。
为何要有一个自己的模型
研究院的研究本质上是多智能体的——从百万体市场仿真，到运营整个实验室的智能体操作。通用聊天模型并非为此而生。LucidiModel 专精于编排：规划、委派、工具调用与有纪律的自我批判。掌握权重让长程自主运行的成本足够低，也让我们对「成果究竟如何产生」保持诚实可查。
它专精于什么
编排与委派
拆解目标，委派给子智能体角色（探索者、架构师、审查者、质疑者），再把它们的结果综合为一个连贯的答案。
工具调用与结构化输出
可靠的函数调用与受 schema 约束的输出，让模型能在真实流水线中行动，而不只是产出文字。
对抗式核验
先证伪再采信：为每一条载重前提溯源，攻击自己的论断，拒绝建立在未经验证断言之上的结论。
长程状态
在长程运行中保持并压缩上下文，让智能体回路能连续数小时朝目标推进而不丢失主线。
我们如何建造它
我们不做预训练。LucidiModel 从一个领先的开源权重基座出发（Apache-2.0 级、中英双语、工具调用强），其选型由带日期、可复现的实测基准决定，而非凭口碑。在此之上，我们用研究院自身的数据做后训练：多智能体轨迹、可验证奖励信号，以及从前沿教师模型蒸馏的轨迹。
阶段 0 — 基座与评测
选定开源基座，搭好服务，并构建 LucidiBench：一套以可验证结果打分的内部多智能体任务集。在投入算力训练前，先立一个提示工程基线。
阶段 1 — 蒸馏与 LoRA
从前沿教师蒸馏轨迹，并在研究院自身的多智能体运行上用 LoRA 微调。一个低成本、快迭代的初版，其相对基线的增益是实测出来的，而非假定的。
阶段 2 — 可验证奖励的强化学习
奖励是真实的强化学习：仿真是否复现、Lean 证明是否通过、输出是否满足 schema。这些信号难以伪造、罕有人拥有——而研究院每天都在生成它们。
阶段 3 — 部署与集成
量化以便本地服务，并把 LucidiModel 接入为研究院智能体操作的默认引擎。发布一篇方法论论文，记录哪些有效、哪些无效。
LucidiModel 正在积极开发中。所选具体基座模型的命名与基准测试结果，将随工作定稿连同方法论论文一并发布于此。