关于Rkive。
一家应用研究型 AI 实验室，构建让 AI 能跨时间持续运行的智能环境。
一套 continuity 架构贯穿我们做的所有事情：生产信号持续校准研究，新的研究成果直接进入 Studio 与 Base。
研究
我们围绕时间推理、多模态表示与代理控制开展基础研究。我们的生产系统持续交付会随时间真实进化的前沿 AI。研究与部署之间的闭环就是公司的结构。
我们将 Continuity Models 定义为多模态推理模型与系统的核心研究范式。我们称之为 "Continuity models"，因为这些模型保持连续性：时间连续性、逻辑连续性和运行连续性。这个术语有双重含义：时间连续性是机制，逻辑连续性是结果。
我们聚焦 temporal continuity，因为我们相信这是让模型获得真正 logical continuity 的路径。很多当下模型会学到看似古怪的相关性；强制模型在时间维度上泛化语义编码，会让它接触到足够的上下文方差，从而削弱伪相关，同时又不丢失有意义的相关性。这与人类认知和联想在“时间丰富”而不只是“空间广度”环境中的形成方式相似。
我们将模型与系统作为同一工程来设计。Continuity Models 定义推理底座，生产中的产品则在真实工作流里持续验证这套底座。
产品
我们正在把 AI-native OS 构建成一组智能环境。Studio 与 Base 是这套系统的前两款产品：一个用于多媒体创作与分发，另一个用于文件、文档、代码与代理驱动的工作。
Studio 是创作与分发环境，Base 是通用工作层。两者运行在同一 continuity 栈上，因此研究改进会直接转化为产品行为。
Rkive Studio 是一套内容创作套件，可自主完成照片与视频编辑、字幕撰写、排程、发布和分析，甚至可从你的相册全自动运行，同时保持提示词控制与手动控制始终同步。
Rkive Base 是一个工作空间中枢，把本地文件、云存储和 Web 作为同一操作界面浏览；任意格式（包括代码）的文件都可在全项目上下文中编辑，AI 代理会在你批准后主动执行任务。
创始人
Alberto Luengo 是 Rkive 的创始人兼首席执行官。他的背景涵盖神经生理学、医学成像和多媒体系统工程，这些学科致力于构建能够在基于时间的媒体上进行大规模可靠推理的人工智能。