मेटा छोड़ने के बाद, तियान युआनडोंग ने भी उद्यम शुरू किया।
अभी-अभी, स्टार्टअप Recursive_SI ने आधिकारिक रूप से लॉन्च किया और उनकी संस्थापक सूची प्रकाशित की, जिसमें तियान युआनडोंग शामिल हैं।
फाउंडिंग टीम में तियान युआनडोंग के अलावा रिचर्ड सोचर (सीईओ), टिम रॉक्टेशेल, जेफ क्लून, टिम शी, कैमिंग शियोंग, एलेक्सेई डोसोवित्स्किय शामिल हैं।
इन संस्थापक सदस्यों ने Salesforce और Uber के AI अनुसंधान प्रयोगशालाओं की स्थापना में भाग लिया है और OpenAI, DeepMind, Google Brain और Meta जैसी टीमों में नेतृत्व की भूमिका निभाई है, जिससे उनके पास गहन शोध और उद्यमी अनुभव है।
Recursive_SI का उद्देश्य एक ऐसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण करना है जो स्वयं प्रयोग कर सके और सुरक्षित तरीके से अपने आप को बेहतर बना सके — एक खुले स्वचालित वैज्ञानिक आविष्कार प्रक्रिया में लगातार विकसित होते हुए, जिसे सुपरइंटेलिजेंस की ओर जाने का सबसे संभावित मार्ग माना जाता है।
अभी तक, Recursive ने 6.5 बिलियन डॉलर की राशि जुटाई है और इसका आकलन 46.5 बिलियन डॉलर है, जिसमें GV (Google Ventures) और Greycroft नेतृत्व कर रहे हैं, और AMD Ventures और NVIDIA ने महत्वपूर्ण निवेश किया है।
टीम के सदस्यों की संख्या 25 से अधिक हो चुकी है और यह लगातार विस्तार कर रही है; टीम ने कई उत्कृष्ट लोगों को आकर्षित किया है, जिनमें आगामी प्रवेश करने वाले झु जिंगचेन भी शामिल हैं।
ज़हू मिंगचेन वर्तमान में Recursive के संस्थापक सदस्य (Founding Member) हैं, जिन्होंने King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) से कंप्यूटर साइंस में डॉक्टरेट किया है और जिनके शिक्षक "LSTM के पिता" के रूप में जाने जाने वाले प्रोफेसर Jürgen Schmidhuber थे। उनके शोध के क्षेत्र मुख्य रूप से कोडिंग एजेंट्स (Coding Agents), रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (Recursive Self-Improvement, RSI) और नेक्स्ट-जनरेशन मशीन पैराडाइम्स (Next-generation Machine Paradigms) पर केंद्रित हैं।
2023 से, झु जिंगचेन ने रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (RSI) दिशा का प्रणालीगत अन्वेषण शुरू किया।
मेटाजीपीटी अवधि के दौरान, उन्होंने यह प्रस्तावित किया कि एजेंट्स में निरंतर स्व-अनुकूलन और क्षमता विकास की क्षमता होनी चाहिए, और बाद के कार्यों में इस शोध दिशा को आगे बढ़ाया। इसमें, GPTSwarm को LLM युग के सबसे प्रारंभिक RSI सिस्टम पैराडाइम में से एक माना जाता है, जिसने पहली बार ग्राफ-आधारित एजेंट्स पर आधारित स्व-संगठित सहयोग ढांचे को सुझाया और सत्यापित किया, जिसमें गतिशील ग्राफ संरचना के माध्यम से एजेंट्स के बीच सहयोग, प्रतिक्रिया और क्षमता विकास किया जाता है; इसकी मूल अवधारणा को बाद के बहु-एजेंट और Agentic AI कार्यों द्वारा व्यापक रूप से अपनाया गया; Agent-as-a-Judge ने लंबे समय तक के कार्यों में निरंतर प्रतिक्रिया और स्व-मूल्यांकन की क्षमता का अध्ययन किया, जिसमें जटिल कार्यों में एजेंट्स की सततता और स्थिर अनुकूलन समस्याओं को हल करने का प्रयास किया गया; और NeuralComputer के शोध ने अगली पीढ़ी के AI सिस्टम आर्किटेक्चर की ओर देखते हुए, स्मृति, तर्क और स्व-विकास क्षमता को एकीकृत करने वाले नए मशीन पैराडाइम का पता लगाया।
देखा जा सकता है कि Recursive के अनुसंधान टीम में आत्म-सुधार की दिशा में गहरा शैक्षणिक अनुभव है।
फाउंडर्स में से टियान युआनडोंग सहित कई लोगों ने X पर प्रचार किया है: हम एक ऐसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण कर रहे हैं जो स्वयं ज्ञान की खोज कर सके और आत्म-पुनरावृत्ति द्वारा सुधार कर सके — यह खुली प्रक्रिया विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास के तरीके को मौलिक रूप से बदल देगी।
एक रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कई कोर क्षेत्रों में टीम उद्योग के अग्रणी है।
सदस्यों ने ओपन-एल्गोरिदम, क्वालिटी डाइवर्सिटी एल्गोरिदम, एआई जनरेटिव एल्गोरिदम, सेल्फ-इम्प्रूविंग प्रोग्रामिंग एजेंट, ऑटोमेटेड रेड टीमिंग और क्षमता खोज, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और उसकी ऑटोमेशन, लर्निंग चैलेंजेस और एनवायरनमेंट जनरेशन, बेसिक वर्ल्ड मॉडल्स, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग डीप लर्निंग, विजुअल ट्रांसफॉर्मर्स, रिट्रीवल-एनहांस्ड जनरेशन और एआई साइंटिस्ट जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण क्रांतिकारी कार्य किया है।
इसलिए, हम Recursive_SI के आगे के अध्ययन के लिए बहुत उत्सुक हैं।
यह लेख वेचेन ग्रुप "मशीन इंटेलिजेंस" से आया है, लेखक: मशीन इंटेलिजेंस, संपादक: मशीन इंटेलिजेंस संपादकीय टीम