北京通用人工智能研究院孵化的通衍灵智公布 Recursive Self-Improving Personal AI（递归自进化个性化智能）路线：以共享基础模型承载通用能力，用轻量化的 Personal LoRA 保存个人与企业的专属能力，并通过模型与评估器的协同迭代实现持续学习。
通衍灵智称，该路线核心技术路线与产品架构已明确，相关模块正在推进工程化，完整自动化闭环仍在研发中。阶段性测试显示，在 Qwen2.5-72B-Instruct 模型和 8 张 NVIDIA H800 GPU 上，Paged 与传统 Flat 模式的 LoRA 显存预算被统一控制在 5.79GB；但当 LoRA 请求占比升至 50% 时，频繁的参数换入换出仍会造成性能退化。
通衍灵智表示，相关技术仍需持续研发和产业验证。
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