После ухода из Meta, Тянь Юаньдун также начал свой стартап.
Сегодня компания-стартап Recursive_SI официально представила себя и опубликовала список основателей, включая Тянь Юаньдун.
Команда основателей также включает Ричарда Сохера (CEO), Тима Роктешеля, Джеффа Клюна, Тима Ши, Цаймина Сюна, Алексея Досовицкого и других.
Эти основатели участвовали в создании исследовательских лабораторий по ИИ для Salesforce и Uber, а также занимали руководящие должности в командах OpenAI, DeepMind, Google Brain и Meta, обладая богатым опытом в научных исследованиях и предпринимательстве.
Recursive_SI стремится создать искусственный интеллект, способный самостоятельно проводить эксперименты и безопасно совершенствоваться в процессе открытой автоматизированной научной разработки, что считается наиболее вероятным путем к сверхразуму.
На данный момент Recursive привлекла 650 миллионов долларов США с оценкой в 4,65 миллиарда долларов США, возглавившие раунд GV (Google Ventures) и Greycroft, а также значительные инвестиции от AMD Ventures и NVIDIA.
Команда уже насчитывает более 25 человек и продолжает расширяться, привлекая множество талантливых специалистов, включая Чжугэ Мэньчэня, который вскоре присоединится.
Чжугэ Минчэнь является одним из основателей Recursive, получил докторскую степень по компьютерным наукам в Университете науки и технологий им. короля Абдуллы (KAUST) под руководством профессора Юргена Шмидхубера, известного как «отец LSTM». Его исследовательские интересы сосредоточены на кодирующих агентах, рекурсивном самоусовершенствовании (Recursive Self-Improvement, RSI) и следующем поколении машинных парадигм.
С 2023 года Чжу Гэ Минчэнь начал систематически исследовать направление Recursive Self-Improvement (RSI).
Еще в эпоху MetaGPT он предложил, что агенты должны обладать механизмами непрерывной самооптимизации и эволюции способностей, и в последующих работах продолжал развивать эту исследовательскую линию. Среди них GPTSwarm считается одним из первых примеров систем RSI в эпоху LLM, впервые систематически предложив и проверив фреймворк самоорганизованного взаимодействия на основе графовых агентов, реализующий координацию, обратную связь и эволюцию способностей через динамическую графовую структуру; основная идея этого подхода затем была широко принята многочисленными последующими работами по мультиагентным и агентным ИИ системам. Agent-as-a-Judge далее исследовала механизмы непрерывной обратной связи и самооценки в длительных задачах, пытаясь решить проблемы непрерывности и стабильной оптимизации агентов в сложных задачах. Исследование NeuralComputer направлено на следующее поколение архитектур ИИ-систем, изучая новую машинную парадигму, объединяющую память, рассуждение и способности к автономной эволюции.
Как видно, исследовательская команда Recursive обладает глубоким академическим опытом в направлении рекурсивного самосовершенствования.
Несколько основателей, включая Тянь Юаньдун, объявили об этом в X: мы создаем искусственный интеллект, способный автоматически обнаруживать знания и рекурсивно улучшать себя — этот открытый процесс кардинально изменит способы развития науки и технологий.
Команда находится на переднем крае в нескольких ключевых областях рекурсивного самоулучающегося искусственного интеллекта.
Члены команды ранее достигли значительных прорывов в таких областях, как открытые алгоритмы, алгоритмы качественного разнообразия, алгоритмы генерации ИИ, самоулучшающиеся программные агенты, автоматизированное красное тестирование и обнаружение возможностей, инженерия и автоматизация промптов, обучение на основе вызовов и генерация сред, фундаментальные мировые модели, глубокое обучение в обработке естественного языка, визуальные трансформеры, генерация с усилением поиска и ИИ-ученые.
Так что мы с нетерпением ждем дальнейших исследований Recursive_SI.
Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Machine Heart», автор: Machine Heart, редактор: редакционная группа Machine Heart