在人工智能领域，一场关于智能本质的探索正悄然改变行业格局。由知名企业家与顶尖学者联合发起的MiroMind团队，凭借其自主研发的搜索智能体模型MiroThinker 1.5，在Future X全球榜单中持续领跑。该团队突破传统技术路径，提出"发现式智能"理念，将智能增长的核心从参数规模转向外部信息交互能力。
面对行业普遍追求参数扩张的现状，MiroMind团队选择了一条反共识的技术路线。其最新发布的MiroThinker-v1.5-30B模型，以仅1/30的参数量实现了与万亿参数模型相当的性能表现。在关键评测基准BrowseComp-ZH中，该模型不仅推理成本降低至行业标杆的1/20，更在复杂任务处理上展现出显著优势。这种"四两拨千斤"的技术突破，源于团队对智能本质的深刻理解——真正的智能不在于记忆多少知识，而在于如何获取和验证信息。
技术团队创新性地提出Interactive Scaling理论框架，将智能发展维度从模型规模和上下文长度扩展至外部交互能力。通过构建"推理-验证-修正"的闭环系统，模型在训练阶段即被赋予主动求证、自我修正的能力。这种设计使模型在面对不确定性时，能够像科学家一样提出假设、收集证据、修正结论，而非依赖概率分布生成答案。实验数据显示，235B版本模型在多个搜索智能体基准测试中已跻身全球顶尖行列。
在时序敏感训练方面，团队开发了独特的技术体系。通过严格的时间戳约束和信息可见性控制，模型被迫在信息不完备的条件下进行推演。这种训练方式模拟了真实世界的认知过程，使模型学会在动态环境中持续更新认知。例如在金融预测场景中，模型能够穿透市场噪声，在连板股晋级预测中连续命中关键标的，展现出强大的环境适应能力。
该模型的技术突破在多个领域得到验证。在美股市场分析中，模型能够系统梳理影响科技巨头的潜在事件，并预测市场波动方向；对于游戏发布日期预测等长周期任务，模型通过持续跟踪开发进度和行业动态，给出基于证据的判断。这些应用场景表明，发现式智能正在重新定义AI的能力边界。
技术实现层面，团队构建了可控数据合成引擎和时序敏感训练沙盒。前者能够生成带有时间演化的训练数据，确保模型学习的是预测而非记忆；后者通过信息可见性约束，杜绝未来信息泄露。这种训练范式使模型在处理真实世界任务时，展现出更强的鲁棒性和可解释性。
目前，MiroMind团队已开放模型下载和代码仓库，并提供在线体验平台。其开源框架MiroFlow支持开发者构建自定义的智能体应用。团队正在全球招募多领域人才，持续推进发现式智能的技术演进。这种开放协作的研发模式，或将推动整个行业向更高效的智能发展路径转型。
