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Richard Socher 的新創公司致力於開發自我改進 AI

💡這項 6.5 億美元的投資押注於遞迴式自我改進 AI,目標是將研究成果轉化為實際產品。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
獲得 6.5 億美元資金用於 AI 研究與開發。
為什麼重要
若研發成功,這將透過自動化研發流程顯著加速基礎模型的開發週期。這標誌著 AI 發展正轉向「遞迴式」開發,即模型能參與自身的演進過程。
下一步行動
密切關注 Richard Socher 發表的公開研究論文與 GitHub 儲存庫,以獲取自主模型優化的最新方法論。
誰應關注:Founders & Product Leaders
關鍵要點
- •獲得 6.5 億美元資金用於 AI 研究與開發。
- •專注於構建能夠自主研究並改進自身架構的 AI 代理。
- •強調以產品為導向,確保研究成果能轉化為實際軟體產品。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 22 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •Richard Socher 的新創公司名為 Recursive Superintelligence,已完成 6.5 億美元的融資,公司估值達到 46.5 億美元。
- •該公司的創始團隊由八位共同創辦人組成,其中包括來自 Meta AI、Google DeepMind、OpenAI 和 Salesforce AI 的前領導者及研究人員。
- •Recursive Superintelligence 的核心使命是建立能夠自主發現知識、持續優化自身並以開放式循環進化的 AI 系統,初期將專注於改進 AI 本身,隨後擴展到物理、化學和臨床前生物學等其他科學領域。
- •本輪 6.5 億美元的融資由 GV (Google Ventures) 和 Greycroft 領投,Nvidia 和 AMD 也參與了投資。
📊 競品分析▸ Show
| 公司名稱/產品 | 主要特點/目標 | 融資/估值 (若有) |
|---|---|---|
| Recursive Superintelligence (Richard Socher) | 遞歸式自我改進 AI,旨在自動化科學方法,從 AI 研究開始,最終擴展到其他科學領域。 | 6.5 億美元 / 46.5 億美元估值 |
| Ineffable Intelligence (David Silver) | 旨在開發能自主發現新知識的模型,據報導使用強化學習。 | 11 億美元 / 51 億美元估值 |
| AMI Labs (Yann LeCun) | 探索改進 AI 智慧的新方法。 | 10 億美元 |
| SSI (Ilya Sutskever) | 追求超級智慧。 | 估值未公開 |
| Anthropic (Claude 的「Dreaming」功能) | AI 代理透過回顧過往經驗、識別模式、鞏固記憶來逐步改進自身工作記憶,無需人工再訓練。 | 數十億美元 (公司整體) |
| Nous Research (Hermes) | 具備自我演進技能,能編寫和完善自身技能,並包含子代理,針對本地使用進行優化。 | 不適用 (開源研究項目) |
| Sakana AI (Darwin Gödel Machine - DGM) | 一種自我改進的編碼代理,透過重寫自身代碼來提高程式設計任務的性能。 | 未公開 |
| Meta AI (Hyperagents) | 擴展 DGM,包含元認知自我修改,不僅改進任務解決行為,也改進生成未來改進的機制。 | 不適用 (研究項目) |
🛠️ 技術深入
- Recursive Superintelligence 的目標是實現「遞歸式自我改進」,即 AI 系統能夠在加速循環中自主提升自身能力。
- 該公司計劃自動化整個前沿 AI 開發流程,包括評估、數據選擇、訓練、後訓練以及研究方向的確定。
- AI 將透過「開放式自動科學發現過程」進行模擬,以尋找改進自身的方法。
- AI 系統的改進重點將包括其自身的代碼庫、其「輔助程式」(harness,用於增強演算法輸出的輔助程式),以及其訓練和推理基礎設施。
- Richard Socher 將此願景描述為「第三階段,或許也是最終階段的神經網路」,超越了手動設計特徵工程和人類設計神經網路從數據中學習的階段。
- 儘管 Recursive Superintelligence 尚未公開具體的機器學習方法,但「哥德爾機器」(Gödel Machine) 的概念(由 Jürgen Schmidhuber 提出)是一種假設的自我改進 AI,它能遞歸地重寫自身代碼。
- 相關研究包括 Darwin Gödel Machine (DGM),這是一種自我改進的編碼代理,以及 Meta AI 的 Hyperagents,它將 DGM 擴展到元認知自我修改。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
AI 將加速科學發現的步伐,超越人類的能力。
Recursive Superintelligence 的目標是將自主研究能力擴展到物理、化學和生物學等領域,透過自動化科學方法來突破人類知識的限制。
AI 開發將從人類主導的設計轉變為自主的 AI 改進。
該公司致力於構建能夠持續生成和完善新能力的系統,而無需人類研究人員定義改進方向或方法,這代表了神經網路發展的第三階段。
AI 安全和防護措施將成為自我改進 AI 系統的關鍵焦點。
隨著 AI 系統能夠自主修改自身代碼和行為,確保其發展符合人類意圖並防止產生風險輸出變得至關重要。
⏳ 時間線
2014
Richard Socher 獲得史丹佛大學電腦科學博士學位,並創立 MetaMind。
2016
MetaMind 被 Salesforce 收購,Richard Socher 擔任 Salesforce 首席科學家。
2021
Richard Socher 創立 AI 搜尋引擎公司 You.com。
2024
You.com 估值達到 15 億美元。
2026-01
報導指出 Richard Socher 的新創公司 Recursive 正在尋求數億美元融資,估值約 40 億美元。
2026-05-13
Recursive Superintelligence 宣布完成 6.5 億美元融資,估值達 46.5 億美元,正式脫離隱身模式。
📎 來源 (22)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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