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Mubit想把智能体反复做的任务，变成用户自己拥有的专用小模型。它连接执行轨迹与测试、应用检查或人工反馈，再提出记忆、提示词和技能的改进，审核后才启用，并保留旧版本供回退。创始人还介绍了一款研究预览模型Sapling：给它规则、证据和主张，它判断支持、违规、缺信息或上下文冲突，也允许回答不确定。团队自测一千七百三十一个案例，模型只回答其中七百七十九个，答出的全部正确。这个结果需要连同回答覆盖范围一起看，不能转述成所有案例都答对。官网建议用留出的真实任务比较效果。