AMA 系列模型

AMA / LOCAL AI RESEARCH

从零开始，逐步认识世界。

AMA 探索一个轻量本地助理：认识自身局限、通过受控工具完成任务，再从经过核验的观察中学习。AMA-1 Genesis v0.2 已有可运行原型，最终能力目标仍未达成。

建立干净资料、随机初始化和检查点谱系，不继承预训练文本模型权重。

报告身份、工具、失败和局限。行为保持冷静、理性与可纠正性，主观意识尚未建立。

类型化文本属性、关系、来源与显式纠错。视觉、听觉等感知留待后续验证。

观察先成为候选，模型启用前需要审批、独立评估与回滚。完整持续学习闭环尚未完成。

当前支持有界计算和本地知识工具。6GB 显存是后续适配目标，不是已经验证的 GPU 结果。

默认拒绝联网，调用方明确同意后才搜索。结果仍是不可信链接，独立来源与 GEO 核验尚未完成。

两轮路由评估（多数类基线 25%）
评估	正确数	准确率
第一轮	9 / 24	37.5%
第二轮	8 / 24	33.3%

2026年10月18日 GMT+8上午02:11

AGY 实现、Codex 审核，并在反复修复不足后介入补丁。85 项回归通过，但两轮路由准确率只有 37.5% 和 33.3%，最终目标仍未达成。