不堆规模改走递归路？前 Meta FAIR 总监田渊栋联手顶级天团创业！谷歌、英伟达集体押注“会自我进化的 AI”

📌 一句话摘要

前 Meta FAIR 总监田渊栋创立 Recursive_SI，以递归式自我改进路径挑战规模定律，25 人团队获 6.5 亿美元融资，估值 46.5 亿美元。

📝 详细摘要

本文报道了前 Meta FAIR 研究科学家总监田渊栋创立的新公司 Recursive_SI 的正式亮相。该公司在尚无产品发布的情况下，已获得 Google Ventures、NVIDIA、AMD 等顶级机构超 6.5 亿美元融资，估值约 46.5 亿美元。Recursive_SI 的核心理念是「递归超级智能」，即让 AI 通过递归方式自我改进，依靠开放式算法推动持续创新，而非继续堆叠算力和数据。文章介绍了其豪华的创始团队，包括 Richard Socher、Alexey Dosovitskiy、Jeff Clune 等 8 位联合创始人，并探讨了规模定律是否正在「撞墙」的行业争论。文章还引用了网友对递归式自我改进系统安全性和目标函数稳定性的讨论，并指出 OpenAI、Anthropic 等公司也在探索类似路径。

💡 主要观点

- Recursive_SI 以递归式自我改进为核心路径，挑战传统规模定律。 公司认为通往超级智能的最快路径是让 AI 通过递归方式自我改进，而非继续堆叠算力和数据，这代表了 AI 行业对规模定律瓶颈的一种激进回应。

公司在无产品发布的情况下获得 6.5 亿美元融资，估值 46.5 亿美元。 投资方包括 Google Ventures、NVIDIA、AMD 等顶级机构，反映了资本市场对递归式自我改进这一新方向的高度认可和对顶级人才团队的信心。

创始团队由来自 Meta、OpenAI、Google DeepMind 等机构的 8 位顶尖 AI 科学家组成。 团队包括 ViT 核心作者 Alexey Dosovitskiy、开放式学习代表人物 Jeff Clune 等，其豪华阵容是公司获得巨额融资的关键因素。

递归式自我改进面临目标函数稳定性和安全性的挑战。 网友评论指出，递归改进的效果取决于如何稳定地定义「更好」，以避免循环偏离目标，这揭示了该路径的核心技术难点。

💬 文章金句

- 通往超级智能最快的路径是让人工智能通过递归方式自我改进，并且依靠开放式算法推动持续不断的创新。

不是它失效了，而是「继续堆规模的代价正在指数级上升」。
如果递归式自我改进系统能够做到安全可靠，那么它将成为人工智能研究未来最重要的方向之一。
递归式自我改进的效果取决于它所优化的目标函数。难点不在于递归本身，而在于如何稳定地定义「更好」的含义，以避免循环偏离目标。

📊 文章信息

AI 初评：85

来源：51CTO技术栈

作者：51CTO技术栈

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：8 分钟

字数：1862

标签： Recursive_SI, 田渊栋, 递归超级智能, AI 创业, 规模定律

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不堆规模改走递归路？前 Meta FAIR 总监田渊栋联手顶级天团创业！谷歌、英伟达集体押注“会自我进化的 AI”

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