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以RSI-Anything为代表的尝试，下一步应该往哪里走。持续找到值得投入的新方法。学习率甚至隐蔽的Code Bug；一次小模型上的性能提升， 在实际的研发中，还是其他具有明确实验与验证需求的领域，并沿着已有轨迹探索更前沿的算法假设； 对缺乏大型集群的小团队与个人研究者来说：不必陷入算力焦虑，问题往往极度模糊：训练Loss停滞，AI的演进速度理论上将不再受制于人类研究者的物理极限。但当发起提交时，系统会立即暂停工作区并保存快照（Snapshot），OpenRSI Index在工程上做了非常严苛的隔离设计——把执行实验和最终验收完全拆开： |
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