Meta'dan ayrıldıktan sonra Tian Yuan Dong da girişimde bulundu.
Daha önce, startup Recursive_SI resmen tanıtıldı ve kurucu listesinde Tian Yandong da yer aldı.
Tian Yandong dışında kurucu ekip, Richard Socher (CEO), Tim Rocktäschel, Jeff Clune, Tim Shi, Caiming Xiong ve Alexey Dosovitskiy'den oluşmaktadır.
Bu kurucu üyeler, Salesforce ve Uber'in AI araştırma laboratuvarlarını kurmada yer almış ve OpenAI, DeepMind, Google Brain ve Meta gibi takımlarda liderlik görevlerinde bulunmuş olup, zengin bilimsel ve girişimci deneyime sahiptir.
Recursive_SI, açık bir otomatik bilimsel keşif süreci içinde sürekli olarak gelişen, kendi deneylerini yaparak ve güvenli bir şekilde kendini iyileştirebilen bir yapay zeka oluşturmayı amaçlar — bu, süper zekaya giden en olası yol olarak kabul edilir.
Şu anda Recursive, GV (Google Ventures) ve Greycroft liderliğinde 650 milyon dolar topladı ve değerlemesi 4,65 milyar dolar; AMD Ventures ve NVIDIA da önemli yatırımlar yaptı.
Takım üyesi sayısı 25'i geçti ve sürekli genişlemeye devam ediyor; takım, yakında katılan Çu Mingchen dahil birçok yetenekli kişiyi çekti.
Zhuge Mingchen, Recursive'in kurucu üyesidir ve King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)’ten bilgisayar bilimleri alanında doktora derecesi almıştır; danışmanı, “LSTM’nin babası” olarak bilinen Jürgen Schmidhuber profesörüdür. Araştırma odakları, kodlama ajanları (Coding Agents), yinelemeli kendi kendini geliştirme (Recursive Self-Improvement, RSI) ve nesil sonraki makine paradigmalarıdır.
2023'ten beri, Zhu Ge Mingchen, Özyenileme (RSI) yönünü sistematik olarak araştırmaya başladı.
MetaGPT dönemi boyunca, agenterin sürekli kendini optimize etme ve yeteneklerini geliştirme mekanizmalarına sahip olması gerektiğini öne sürmüş ve sonraki çalışmalarında bu araştırma yolunu ilerletmiştir. Bu çerçevede, GPTSwarm, LLM çağındaki ilk RSI sistem paradigmalarından biri olarak kabul edilir ve graf tabanlı agenterin özyönlü işbirliği çerçevesini ilk kez sistematik olarak önermiş ve doğrulamıştır; dinamik graf yapısı aracılığıyla agenter arasında işbirliği, geri bildirim ve yetenek gelişimi sağlanmıştır. Bu temel fikir, sonraki birçok çok-agent ve Agentic AI çalışması tarafından geniş çapta benimsenmiştir; Agent-as-a-Judge ise uzun süreli görevlerde sürekli geri bildirim ve kendini değerlendirme mekanizmalarını araştırmış, agenterin karmaşık görevlerde süreklilik ve sürekli optimizasyon sorunlarını çözmeyi amaçlamıştır; NeuralComputer çalışması ise sonraki nesil AI sistem mimarilerine yönelik olup, hafıza, akıl yürütme ve özyönlü gelişim yeteneklerini birleştiren yeni bir makine paradigmalarını keşfetmektedir.
Recursive araştırma ekibinin, rekürsif kendi kendini geliştirme yönünde derin akademik deneyime sahip olduğu görülmektedir.
Tian Yandong ve diğer kurucular, X üzerinde şunu açıkladı: Bilgiyi otomatik olarak keşfedip özyinelemeli olarak kendini geliştiren bir yapay zeka geliştiriyoruz — bu açık süreç, bilim ve teknolojinin ilerleme şeklini kökten değiştirecek.
Özyinelemeli kendi kendini geliştiren yapay zekânın birçok temel alanında, ekip endüstride öncü konumda.
Üyeler, açık algoritmalar, kalite çeşitliliği algoritmaları, AI üretimi algoritmaları, kendini geliştiren programlama ajanları, otomatikleşmiş kırmızı takım testleri ve yetenek keşfi, ipucu mühendisliği ve otomasyonu, öğrenme zorlukları ve çevre üretimi, temel dünya modelleri, doğal dil işleme derin öğrenme, görsel Transformer, arama ile desteklenen üretim ve AI bilim insanı alanlarında önemli atılımlar gerçekleştirdi.
Bu nedenle Recursive_SI'nin sonraki araştırmalarına gerçekten büyük beklentilerle bakıyoruz.
Bu yazı, WeChat hesabı "Machine Heart" tarafından paylaşılmıştır, yazar: Machine Heart, editör: Machine Heart Editörlük Ekibi