去年10月，Meta FAIR 研究总监田渊栋受裁员波及，宣布离职。
离职后，面对一众科技巨头与头部初创公司的盛情邀请，田渊栋皆选择了婉拒，其去向一度引发行业热议，外界盛传他将回归学术界或专注科幻文学创作。
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而就在昨晚，田渊栋宣布将以联合创始人身份加盟Recursive_SI。这是一家由全球顶尖AI科学家组建的一家初创公司，创始人为前Salesforce首席科学家Richard Soche，团队规模虽仅25人，但仍在不断扩招。
目前，Recursive_SI已获得 6.5 亿美元融资（折合人民币约44亿元），估值达到 46.5 亿美元（折合人民币约316亿元）。其中，谷歌GV、Greycroft联合领投这轮早期融资，芯片巨头英伟达与 AMD 等也亦参与其中。
01
八位联创集结AI半壁江山
初出茅庐，便已是巨头姿态。
通常而言，一家公司估值达到10亿美元，便足以被称为“独角兽”。而Recursive在首轮融资后，估值便直接达到46.5亿美元。
这背后，与创始团队人才阵容有着直接的关系。翻开联创名单，成员悉数出自 OpenAI、Google DeepMind、Meta AI、Salesforce AI 以及 Uber AI 等全球顶尖实验室。Richard Socher、田渊栋、Alexey Dosovitskiy、Jeff Clune、Caiming Xiong、Tim Shi、Josh Tobin……这些名字本身就代表了AI领域的半壁江山。
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他们许多人都曾在人工智能领域有着较深的造诣，在多个前沿项目担任过核心角色。从开放式算法、质量多样性算法，到生成式AI、自我改进编码智能体、自动化红队测试与能力发现、基础世界模型、深度学习、视觉Transformer，以及检索增强生成等核心技术路径，背后都能看到他们的身影。
而如今，这群AI大佬联合在一起，只为了完成一件事情：让AI实现递归自我改进。
02
复刻进化论模式
让AI像研究人员一样持续进化
在Recursive_SI创始团队看来，人类智能是达尔文进化论与文化演进共同创造的奇迹，其本质上都是一种没有终点、完全开放的递归演化过程。从最初的自我复制分子，到视觉、语言与科学的诞生，再到最终将人类送上月球，每一次突破，都建立在此前发现的基础之上，并继续推动下一轮创新。
来源：纽约时报
AI 科学的发展理应遵循这种开放式的进程，但现实是，迄今为止的每一次突破，其核心驱动力仍是人类科学家。长期以来，传统AI训练高度依赖于人类标注的数据与人工设计的模型架构，通过堆叠更多参数、投入更多算力、收集更多数据，以换取模型能力的持续提升。而今，主流AI路线也正在逐渐逼近瓶颈。一方面，高质量人类语料正在接近枯竭；另一方面，算力投入带来的能力增长，也开始出现边际效应递减。
于是，Recursive_SI提出了一条截然不同的路径。他们认为，如果AI能够像科学家一样，通过实验自主生成数据，并利用递归逻辑持续优化自身算法与认知结构，那么智能的进化，将第一次真正摆脱人类认知带宽的限制。
换句话说，AI不再只是学习人类留下的知识。它将开始主动发现新的知识。
田渊栋也在X上谈到这一点：“我一直很好奇，复杂的知识与模式，究竟是如何从自然演化与文化演化这两个开放式过程中涌现出来的。如今，我们终于有机会，把这种机制真正带入人工智能世界。”
而这，或许正是Recursive_SI真正想做的事情：不是训练一个更大的模型，而是创造一种能够持续自我演化的智能系统。
03
以递归式超级智能为核心
构建可无限自我改进的AI
据介绍，Recursive_SI的核心目标，旨在打造一种能够自主实验、并以安全方式持续自我优化的人工智能系统。这种AI不仅能够生成内容、编写代码，还能够像研究员一样提出假设、设计实验、分析结果。
换句话说，就是AI开始研究AI本身。其本质是正是Recursive推崇的“递归自我改进”理念，让AI进入一种“无限循环式进化”：AI改进AI，从而产生更强的AI，再继续优化自身；随后产生更强的AI；如此不断递归下去。在这一过程中，AI能够持续发现知识、优化能力，并不断突破自身边界。
来源：X
该公司在X平台表示：“实现超级智能最快的路径，是通过AI递归式地自我改进，并借助开放式算法驱动无尽的创新。我们将首先专注于AI科学本身，而这套方法论将很快帮助我们革新每一个科学领域。”
而在推进这个进程中，安全性是重中之重。针对潜在的安全风险，Recursive明确表示，将通过构建严密的“安全护栏”来对冲潜在风险，确保系统在最大化社会收益的同时，始终处于可控轨道，助力人类文明的持续繁荣。
04
写在最后
对于 Recursive_SI 而言，这场通往超级智能的长征方才启程。
过去，AI 像是一面镜子，映照出人类既有的知识总和；而今，Recursive_SI 想要打破这面镜子，让 AI 走向荒原，去探索人类尚未触及的逻辑边界。
当代码开始重写代码，当智能不再受限于人类的认知带宽，Recursive_SI 所描绘的图景，正在变得越来越值得期待。
