Після того як він залишив Meta, Тянь Юаньдун також почав підприємницьку діяльність.
Щойно стартап Recursive_SI офіційно представлений, і було опубліковано список засновників, серед яких — Тянь Юаньдун.
Крім Тянь Яньдуна, до засновницької команди входять Річард Зойкер (Генеральний директор), Тім Роктешель, Джефф Клюн, Тім Ші, Цаймін Сюйн, Олексей Досовіцький та інші.
Ці засновники брали участь у створенні дослідницьких лабораторій штучного інтелекту Salesforce та Uber, а також обіймали лідерські посади в командах OpenAI, DeepMind, Google Brain та Meta, маючи великий досвід у наукових дослідженнях та підприємництві.
Recursive_SI присвячена створенню штучного інтелекту, здатного самостійно проводити експерименти та безпечним чином покращувати себе — постійно еволюціонуючи в процесі відкритої автоматизованої наукової відкриття, що вважається найбільш ймовірним шляхом до суперінтелекту.
На даний момент Recursive зібрала 650 мільйонів доларів США з оцінкою 4,65 мільярда доларів США, з головними інвестиціями від GV (Google Ventures) і Greycroft, а також значними інвестиціями від AMD Ventures і NVIDIA.
Кількість членів команди вже перевищила 25 осіб і продовжує зростати; команда привабила багато талановитих фахівців, включаючи Чжуге Мінчень, який скоро приєднається.
Чжу Ге Мінчень є одним із засновників Recursive, отримав докторський ступінь з комп’ютерних наук у Університеті науки і технологій ім. Короля Абдулли (KAUST) під керівництвом професора Юргена Шмідхубера, відомого як «батько LSTM». Його дослідження зосереджені на кодових агентах, рекурсивному самовдосконаленні (Recursive Self-Improvement, RSI) та наступних поколіннях машинних парадигм.
З 2023 року Чжу Ге Мінчень почав систематично досліджувати напрямок Recursive Self-Improvement (RSI).
Ще в період MetaGPT він запропонував, що агенти повинні мати механізми постійної самооптимізації та еволюції здібностей, і в подальших роботах безперервно розвивав цей напрям досліджень. Зокрема, GPTSwarm вважається одним із найраніших парадигм RSI в епоху LLM, яка вперше систематично запропонувала та підтвердила фреймворк самоорганізованої взаємодії на основі графових агентів, використовуючи динамічну графову структуру для забезпечення співпраці, зворотного зв’язку та еволюції здібностей між агентами — ця основна ідея пізніше була широко прийнята багатьма наступними дослідженнями багатоагентних та агентних AI систем. Agent-as-a-Judge далі досліджував механізми постійного зворотного зв’язку та самооцінки в тривалих завданнях, намагаючись вирішити проблеми неперервності та стабільної оптимізації агентів у складних завданнях. Дослідження NeuralComputer, у свою чергу, спрямоване на наступне покоління архітектур AI, досліджуючи нову машинну парадигму, що поєднує пам’ять, міркування та здатність до автономної еволюції.
Видно, що дослідницька команда Recursive має глибокий академічний досвід у напрямку рекурсивного самовдосконалення.
Кілька засновників, включаючи Тянь Юаньдун, опублікували пости в X: ми розробляємо штучний інтелект, який здатний автоматично виявляти знання та рекурсивно покращувати себе — цей відкритий процес фундаментально змінить спосіб розвитку науки та технологій.
Команда знаходиться на передовій у кількох ключових напрямках рекурсивної самоудосконалення штучного інтелекту.
Учасники досягли значних проривів у таких напрямках, як відкриті алгоритми, алгоритми різноманітності якості, алгоритми генерації ШІ, самовдосконалюючі програмні агенти, автоматизоване червоне тестування та виявлення здібностей, інженерія та автоматизація підказок, навчання на викликах та генерація середовищ, базові світові моделі, глибоке навчання в обробці природної мови, візуальні трансформери, пошуково-підсилене генерування та ШІ-вчені.
Отже, ми дуже чекаємо на подальші дослідження Recursive_SI.
Цей матеріал з надрукованого веб-сайту «Machine Heart», автор: Machine Heart, редактор: Редакційна команда Machine Heart