FaceMind 是一家专注于大语言模型与世界模型的 AI 研究实验室。我们关心的不只是模型能做什么，更是它如何理解语言、形成记忆、与人长期共处。从底层规律到产品落地，把研究做扎实，再让它走进真实的使用场景。
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FaceMind 是一家研究驱动的 AI 实验室。我们从语言规律、记忆机制、世界建模这些底层问题入手，把研究成果一步步推到能被日常使用的产品里。
研究大语言模型的底层规律：文本频率定律（Adam's Law）、数据污染评测、长短期记忆机制等方向，持续在 ACL / NAACL / EMNLP 等会议上发表论文。
下一代 AI 不该只是语言模型，还需要持续记忆、稳定的世界观和一致的行为。我们正在搭建一个让 AI 角色可以长期存在的世界模型框架。
把研究做成真正可用的产品：从叠叠社的 AI 弹幕，到正在筹备的多模态智能体，让每一项技术都能在真实场景里被使用。
研究大模型在语言、训练与推理上的底层规律。Adam's Law、Clean-Eval、LNE-Blocking 等论文构成了这条主线。
让 AI 拥有持续记忆、稳定的世界观与一致的行为方式，从一次性对话走向可以长期存在的角色。
即将发布跨语音、视频、文本、表情的多模态交互方式，让 AI 在不同场景里都能和人自然地配合。
