Retrieve
回答前先检索 Top-K 经历，而非百科式背诵。
01 · MISHI Labs · 木子科技
研发在运行。 Soul · Body · Agent · Engine
四个自研项目组成 ERS：灵魂记住经历，身体在仿真与浏览器里产生数据，再铸入下一代。
Core capabilities
说目标，不说步骤。
ERS 经历检索栈：灵魂记住真实经历，身体在仿真、物理与浏览器里产出数据，再铸入下一代。
Embody
Human / NGP 在物理与仿真中产生可归档 episode。
Act
Aether 在真实网页上完成长任务编排。
Cast
SoulForge 将 elite episode 铸入下一代权重。
Soul · 灵魂运行时
MISHI-NEXT-V1
经历检索记忆，而非百科式 SFT
ERM（Episodic Retrieval Memory）在回答前先检索 Top-K 相关经历；SoulForge 周期性将 elite episode 铸入 QLoRA 权重。合规上线版为 MISHI-Next 助手，研发 lab 端口 :8201 与备案 :8200 双模式隔离。
ERM-Infer
Query → ERM-Retrieve (ANN) → Top-K episodes
→ ERM-Cache hit? → return
→ ERM-Fuse (prompt + 慢思考核) → Answer
Episode → learning_log → SoulForge → 下一代权重
- 算法
- ERM / ERS
- 状态
- M1–M2 已跑通
- 栈
- FastAPI · MLX
- 记忆
- FAISS + SQLite
Body · 具身
Human
Mac 上的身体仿真与进化
MuJoCo locomotion、pick 与 evolution 仿真产生可归档 episode，经 --report 回传灵魂 Hub。与 NGP 桥接训练场景，为 ERM 提供「真实物理过程」而非爬虫语料。
Episode 上报
./scripts/run_locomotion_sim.sh --report ./scripts/run_ngp_train.sh --scenario balance --report → POST /v1/learn/episode · session soul-unified
- 仿真
- MuJoCo
- 执行脑
- :8000
- 能力
- locomotion · pick
- 进化
- evolve_sim 持久化
研发中 · 尚未开源
工程笔记 →
Body · 浏览器
Aether AI
你的 AI 的浏览器
任务循环 v2：长步骤 replan、DOM 失败时 vision fallback、可扩展 Skill（如三平台比价）。任务结束写入 aether_task episode，与智盈电商 AI 协同——Aether 跑腿采集，灵魂与业务层分工。
Task Loop
message + skill_id → plan → act (browser) → replan on fail · vision fallback → report_aether_task → MISHI-NEXT learning_log
- Agent
- 多步 · 30 steps
- Skill
- compare_price 等
- 视觉
- 截图 → /v1/vision
- 端口
- :8100
Engine · 物理与压缩
NeuralGenesis
生成式压缩 + 游戏物理引擎
NGC：seed 链 + 稀疏补丁，把存储转为可复现生成；NGP：物理仿真产出 trajectory 与 scene_graph，供 ERS 铸造；NGR：世界运行时。路线对标 UE 分层，独立游戏与真实世界向物理分线演进。
NGC · gen_patch
predicted = seed(path, global_seed) residual = raw XOR predicted → sparse patches → LZMA 解压：同 seed 重建 + XOR 还原 · SHA256 校验
- NGC
- base + delta
- NGP
- arena · 刚体路线
- 数据
- episode → scene
- CLI
- ngc_engine.py
研发中 · 尚未开源
工程笔记 →
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