Sau khi rời Meta, Tian Yuandong cũng đã bắt đầu khởi nghiệp.
Mới đây, công ty khởi nghiệp Recursive_SI chính thức ra mắt và công bố danh sách nhà sáng lập, trong đó có Tian Yuandong.
Ngoài Tian Yuandong, đội ngũ sáng lập còn bao gồm Richard Socher (CEO), Tim Rocktäschel, Jeff Clune, Tim Shi, Caiming Xiong, Alexey Dosovitskiy và những người khác.
Các thành viên sáng lập này từng tham gia xây dựng phòng nghiên cứu AI tại Salesforce và Uber, đồng thời giữ các vị trí lãnh đạo tại các nhóm như OpenAI, DeepMind, Google Brain cũng như Meta, có kinh nghiệm nghiên cứu và khởi nghiệp phong phú.
Recursive_SI cam kết xây dựng một trí tuệ nhân tạo có thể tự chủ tiến hành thí nghiệm và tự cải thiện một cách an toàn — liên tục phát triển trong một quá trình khám phá khoa học tự động hóa mở, được coi là con đường khả dĩ nhất dẫn đến siêu trí tuệ.
Hiện tại, Recursive đã huy động được 6.5 tỷ USD, định giá 46.5 tỷ USD, do GV (Google Ventures) và Greycroft dẫn đầu vòng đầu tư, AMD Ventures và NVIDIA đều tham gia đầu tư quan trọng.
Đội ngũ nhân sự đã vượt quá 25 người và vẫn đang tiếp tục mở rộng. Nhóm đã thu hút được nhiều nhân tài xuất sắc, bao gồm Zhuge Mingchen sắp gia nhập.
Zhuge Mingchen hiện là Thành viên Sáng lập (Founding Member) của Recursive, tốt nghiệp Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học Máy tính tại King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Jürgen Schmidhuber, người được mệnh danh là "Cha đẻ của LSTM". Hướng nghiên cứu chính của anh tập trung vào Tác nhân mã hóa (Coding Agents), Tự cải thiện đệ quy (Recursive Self-Improvement, RSI) và Mô hình máy móc thế hệ tiếp theo (Next-generation Machine Paradigms).
Từ năm 2023, Zhuge Mingchen bắt đầu khám phá có hệ thống hướng đi Tự cải thiện đệ quy (RSI).
Trong thời kỳ MetaGPT, anh đã đề xuất rằng tác nhân thông minh nên có cơ chế tự tối ưu hóa liên tục và tiến hóa năng lực, và đã thúc đẩy con đường nghiên cứu này trong các công việc tiếp theo. Trong đó, GPTSwarm được coi là một trong những mô hình hệ thống RSI sớm nhất trong kỷ nguyên LLM, lần đầu tiên đề xuất và xác minh một cách có hệ thống khung hợp tác tự tổ chức dựa trên Tác nhân dạng đồ thị (Graph-based Agents), thực hiện sự phối hợp, phản hồi và tiến hóa năng lực giữa các tác nhân thông qua cấu trúc đồ thị động, ý tưởng cốt lõi của nó sau đó được nhiều công trình đa tác nhân và Agentic AI tiếp theo áp dụng rộng rãi; Agent-as-a-Judge thì tiếp tục khám phá cơ chế phản hồi liên tục và tự đánh giá trong các nhiệm vụ dài hạn, cố gắng giải quyết vấn đề tính liên tục và tối ưu hóa ổn định của tác nhân thông minh trong các nhiệm vụ phức tạp; trong khi nghiên cứu về NeuralComputer hướng đến kiến trúc hệ thống AI thế hệ tiếp theo, khám phá mô hình máy móc mới kết hợp khả năng ghi nhớ, lý luận và tiến hóa tự chủ.
Có thể thấy, nhóm nghiên cứu gia nhập Recursive có kinh nghiệm học thuật sâu sắc về hướng tự cải thiện đệ quy.
Nhiều nhà sáng lập bao gồm Tian Yuandong đã quảng bá trên X: Chúng tôi đang xây dựng một trí tuệ nhân tạo có thể tự động khám phá kiến thức và tự cải thiện đệ quy — quá trình mở này sẽ thay đổi cơ bản cách thức tiến bộ của khoa học và công nghệ.
Trong nhiều lĩnh vực cốt lõi của trí tuệ nhân tạo tự cải thiện đệ quy, đội ngũ đang ở tuyến đầu ngành.
Các thành viên từng đạt được đột phá lớn trong các hướng như thuật toán mở, thuật toán đa dạng chất lượng, thuật toán tạo sinh AI, tác nhân lập trình tự cải thiện, kiểm tra đội đỏ tự động và khám phá năng lực, kỹ thuật chỉ dẫn (prompt) và tự động hóa của nó, tạo sinh thử thách và môi trường học tập, mô hình thế giới cơ bản, học sâu xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Transformer thị giác, tạo sinh tăng cường truy xuất và nhà khoa học AI.
Vì vậy, chúng tôi thực sự tràn đầy mong đợi với những nghiên cứu sắp tới của Recursive_SI.
Bài viết từ tài khoản công chúng WeChat "机器之心", tác giả: 机器之心, biên tập: Ban biên tập 机器之心
