Após deixar o Meta, Tian Yuandong também começou a empreender.
Recém, a startup Recursive_SI foi oficialmente lançada e divulgou a lista de fundadores, incluindo Tian Yuandong.
Além de Tian Yuan Dong, a equipe fundadora inclui Richard Socher (CEO), Tim Rocktäschel, Jeff Clune, Tim Shi, Caiming Xiong, Alexey Dosovitskiy e outros.
Esses membros fundadores participaram da criação dos laboratórios de IA da Salesforce e da Uber e ocuparam cargos de liderança em equipes como OpenAI, DeepMind, Google Brain e Meta, trazendo rica experiência em pesquisa e empreendedorismo.
Recursive_SI dedica-se a criar uma inteligência artificial capaz de realizar experimentos autonomamente e aprimorar-se de forma segura — evoluindo continuamente em um processo aberto de descoberta científica automatizada, considerado o caminho mais provável rumo à inteligência superinteligente.
Atualmente, a Recursive arrecadou US$ 650 milhões, com uma avaliação de US$ 4,65 bilhões, liderada por GV (Google Ventures) e Greycroft, com investimentos significativos da AMD Ventures e da NVIDIA.
A equipe já ultrapassou 25 membros e continua em expansão, atraindo muitos talentos excelentes, incluindo Zhuge Mingchen, que se juntará em breve.
Zhuge Mingchen é membro fundador da Recursive, doutorado em Ciência da Computação pela King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), sob a orientação do professor Jürgen Schmidhuber, conhecido como o "pai do LSTM". Suas áreas de pesquisa concentram-se em agentes de código (Coding Agents), autoaperfeiçoamento recursivo (Recursive Self-Improvement, RSI) e novas paradigmas de máquina (Next-generation Machine Paradigms).
Desde 2023, Zhu Ge Mingchen começou a explorar sistematicamente a direção de Recursive Self-Improvement (RSI).
Durante a era do MetaGPT, ele propôs que agentes devem possuir mecanismos de auto-otimização contínua e evolução de capacidades, e continuou a avançar essa linha de pesquisa em trabalhos subsequentes. O GPTSwarm é considerado um dos primeiros paradigmas de sistemas RSI na era dos LLMs, tendo sido o primeiro a propor e validar sistematicamente um framework de colaboração auto-organizada baseado em Agentes Graph-based, utilizando estruturas de grafos dinâmicos para realizar coordenação, feedback e evolução de capacidades entre agentes — sua ideia central foi amplamente adotada por numerosos trabalhos subsequentes em multi-agentes e Agentic AI. O Agent-as-a-Judge explorou ainda mais mecanismos de feedback contínuo e autoavaliação em tarefas de longa duração, buscando resolver problemas de continuidade e otimização estável de agentes em tarefas complexas. Já a pesquisa sobre NeuralComputer avançou ainda mais em direção à arquitetura de próxima geração de sistemas de IA, explorando um novo paradigma de máquina que integra memória, raciocínio e capacidades de evolução autônoma.
Pode-se ver que a equipe de pesquisa da Recursive possui profunda experiência acadêmica na direção de autoaperfeiçoamento recursivo.
Vários fundadores, incluindo Tian Yuan Dong, promoveram no X: estamos desenvolvendo uma inteligência artificial capaz de descobrir conhecimento automaticamente e melhorar-se recursivamente — esse processo aberto transformará fundamentalmente a maneira como a ciência e a tecnologia avançam.
A equipe está na vanguarda da indústria em várias áreas centrais da inteligência artificial de autoaperfeiçoamento recursivo.
Os membros já obtiveram avanços significativos em áreas como algoritmos abertos, algoritmos de diversidade de qualidade, algoritmos gerados por IA, agentes de programação autossupervisionada, testes automatizados de red team e descoberta de capacidades, engenharia de prompts e sua automação, desafios de aprendizado e geração de ambientes, modelos fundamentais do mundo, processamento de linguagem natural com deep learning, Transformers visuais, geração aumentada por recuperação e cientistas de IA.
Portanto, estamos muito entusiasmados com os próximos estudos do Recursive_SI.
Este artigo é do canal oficial do WeChat "Machine Heart", autor: Machine Heart, editor: Equipe de edição da Machine Heart