2025年初，李开复、李彦宏、朱啸虎等一众科技、VC大佬公开预言：2025年必将是AI应用大规模落地的关键转折年。年末，Meta以数十亿美元收购通用Agent公司Manus的消息，更夯实了“2025AI元年”的历史地位。AI行业在经历了“百模大战”后，迎来了中场时间，留在场上的玩家们开始调整战术。在众多AI应用公司中，明合智道的“PLM+”战略带来了另一种可能。
中场战事，AI行业关键转折点
2025年是AI行业从技术狂热向价值落地的关键转折点，AI正在从“能说会道”的聊天机器人，进化成“能行会动”的Agent。行业迎来了两极分化，LLM（大语言模型）向下，进一步“基础设施化”；而应用层则向上，成为用户和商业化的入口。Manus的高价卖身，证明无原创模型也能成功。未来全球将仅有少数大模型能够存在，并成为可供调用的基础设施。
Meta对Manus的收购，不是“再做一个大模型”，而是在LLM竞争白热化的背景下，补齐“可执行”的应用层，在应用层抢占下一代交互范式。在基础模型逐步同质化的情况下，决定差异化与商业闭环的是能把意图变成结果的Agent系统。蚂蚁阿福的大力推广，正是基于这一判断。
同样是在应用层做创新，AI初创公司明合智道试图通过押注“PLM”，交出不一样的答卷。PLM是Personal Language Model的缩写，即个人语言模型。其核心逻辑在于利用LLM的泛化能力作为基座，通过注入个人特有的数据进行“提纯”与“对齐”，深度融合外部通用知识库（LLM）与内部个人记忆库，实现人类记忆、情感与关系的数字化传承，为每个人提供可成长、可传承的“数字孪生”实体。
PLM VS LLM，从来不是二选一
PLM的发展源头可追溯至2017年Transformer架构的提出，这为现代语言模型奠定了基石。2018至2020年间，BERT、GPT-3等大模型虽在通用任务上表现出色，但在个性化方面存在空白。在此背景下，明合智道（北京）技术有限公司率先提出了“一人一模型”的PLM构想。
2025年12月，明合上线了明合智道、明合智库两款产品。在这两款PLM驱动的产品中，实现了从120M轻量参数到内建记忆层架构的纵向进化，并逐步通过技术迭代推动PLM朝着“个人数字孪生”演进，集成多模态能力，最终成为能代表用户自主执行任务、实现人格与记忆跨代传承的全能AI Agent。
明合坚定投入PLM，在于其相比LLM在核心能力、定制深度和遗忘机制等关键维度上展现出显著差异：
核心能力方面，LLM凭借广泛知识覆盖，适用于多种通用任务。而PLM专注于深度理解用户特定领域知识和个人背景，通过个性化数据注入和针对训练，实现精准理解。
定制深度方面，LLM通常提供较为一致的输出，难以满足个性化需求，而PLM通过提示词工程和权重微调技术，实现了高度的个性化定制，能够根据用户需求生成符合特定风格和偏好的内容。
遗忘机制方面，PLM具备灵活的“记忆块”管理能力，用户可以通过删除文档或回滚权重，轻松实现特定数据的“遗忘”与修正，这种机制为用户提供了个人数据精细管理能力，确保模型输出的准确性和相关性，同时保护用户隐私，这是LLM难以实现的。
PLM+，明合智道的产品基石
明合产品矩阵中，明合智库定位AI驱动的可信商业能力交易平台，明合智道定位商业先进者在用的元能力克隆体。前者通过创建商业专家的个人PLM，将专家的思想和经验变成可以交易和交付的能力，帮助千万商业人士实现商业成功；后者则是通过创建商业先进者的个人PLM（商业元能力克隆体），并调用对应专家PLM，实现商业决策、管理等相关工作的交付。
其中，明合智道通过SECI模型管理用户的知识库，力求实现记忆复刻，训练真·克隆体；在复刻用户记忆的同时，又能不断强化克隆体的特定技能；而每一次工作交付，都是克隆体调用专家的商业能力PLM来完成，即每一次交互都至少有两个PLM参与。知用户所知，先用户所想，同时又保证了工作交付的准确、专业、可落地。这种多PLM协同框架体系，更像人与人交流中的智慧涌现。
据明合智道相关负责人介绍，其PLM技术的实现主要依靠两大核心分支的协同工作：首先是参数高效调微（PEFT），其次是检索增强生成（RAG）。这种混合架构既赋予了模型动态的个人记忆，又确保了低成本的个性化定制。PLM凭借其个性化能力，突破了LLM的同质化局限，实现从工具到个性化伙伴的转变。
未来，明合将基于PLM推出更多产品：在专业场景中，PLM作为创作者的“第二大脑”，整合笔记和素材，学习作者风格以辅助创作，或作为教育者的在线助教。在企业与商户场景中，PLM作为“业务专家”，将常见问题和合同转化为客服知识库，自动处理重复咨询，或为销售团队构建专业人格并跟进客户。在个人与家庭场景中，PLM作为“数字传承”和“生活助理”，整合育儿经验和家庭故事，构建个性化“数字父母”，实现跨时空对话并自动处理日常询问。
