Mini-AGI：在 8GB 显存上从零训练的持续学习模型

mini-AGI 是一个字节级持续学习语言模型，可在单张 8GB 显存 GPU 上从零训练，权重以普通文件存于磁盘并按需分页加载，参数规模受磁盘空间限制。模型在训练中按需增长容量、剪枝无用部分，训练与生成共用同一代码路径，目标是边读边学且不遗忘。作者注明目前仅为玩具级实验，权重尚未发布，仍在首轮语料读取中，约需数周，能力受硬件、数据规模与训练时间限制。

AI推荐理由 项目为持续学习字节级语言模型，可在单张 8GB 显存 GPU 上从零训练，权重存于磁盘并按需分页，参数规模受磁盘空间而非显存限制；训练与推理走同一代码路径，边读边学。作者明确说明当前仅为玩具级模型，权重尚未发布，仍在首轮语料读取中，约需数周，因此尚无实际效果或可验证基准。其价值在于验证无灾难性遗忘的持续学习在消费级硬件上的可行性，但缺乏权重、评测与对比数据，需谨慎看待。