Mind Lab

mindlab.ltd 소속 연구 집단으로, 2026년 기준 65명 이상의 연구자로 구성된 대규모 협업 팀이다. 논문을 개인 저자 이름 대신 "Mind Lab"이라는 기관명으로 발행하는 방식을 택한다.

핵심 기여자는 Andrew Chen, Steven Chiang, Kyrie Lei, Kieran Liu, Pony Ma, Vincent Wang, Josh Ying, Di Zhang, Ruijia Zhang, Adrian Zhou, Yuhua Zhou 등이다.

주요 연구 방향은 대형 기반 모델 위에서 수백만 개의 LoRA 어댑터를 운용하는 퍼스널 모델 아키텍처다. 대표 시스템으로 MinT(Multi-train, Multi-serve)가 있으며, LoRA 어댑터의 정체성·이력·서빙 잔류 계층을 관리하는 인프라를 제공한다.

외부 대형 모델과의 협력도 적극적이다. Kimi K2(Moonshot AI, 1T 파라미터 MoE), Qwen3 시리즈(Alibaba), DeepSeek 시리즈, GLM5/5.1(Tsinghua/Zhipu) 등을 실험 기반 모델로 활용하며 시스템 수준의 LoRA RL 연구를 진행했다.

대표 논문은 On the Scaling of PEFT - Towards Million Personal Models of Trillion Parameters로, PEFT를 비용 절감 수단이 아닌 퍼스널 모델 인구 규모 확장의 핵심 메커니즘으로 재정의한 연구다.