田渊栋创业项目深度解析：Meta后的AI新赛道与机遇

田渊栋离开Meta后的创业方向正式公开。

新成立的Recursive_SI公司公布了创始团队名单，田渊栋位列其中。

这支创始团队汇集了顶尖的研究人才。除田渊栋外，成员还包括CEO Richard Socher、Tim Rocktäschel、Jeff Clune、Tim Shi、Caiming Xiong以及Alexey Dosovitskiy。

团队背景深厚：他们曾主导或深度参与Salesforce和Uber的AI研究实验室建设，并在OpenAI、DeepMind、Google Brain及Meta等机构担任核心研发角色，兼具卓越的学术研究与产业落地经验。

Recursive_SI的核心目标是什么？公司专注于开发能够自主进行科学实验、并以安全可控方式实现“递归自我改进”的人工智能系统。其理念是推动AI在开放的自动化科学发现循环中持续进化——这被业界视为实现更高级通用智能的关键路径之一。

目前公司已获得强劲的市场支持。公开融资信息显示，Recursive_SI成功募资6.5亿美元，估值达46.5亿美元。本轮融资由GV和Greycroft领投，AMD Ventures与NVIDIA也作为重要投资方参与。团队规模已超过25人并持续扩大，近期吸引的顶尖人才包括即将加入的诸葛鸣晨。

作为创始成员，诸葛鸣晨的学术背景同样突出。他于阿卜杜拉国王科技大学获得计算机科学博士学位，师从LSTM发明者Jürgen Schmidhuber教授。其研究长期聚焦于代码智能体、递归自我改进机制及下一代机器学习范式。

事实上，诸葛鸣晨自2023年起便系统性地探索递归自我改进方向。早在MetaGPT阶段，他就提出了智能体应具备持续自我优化与能力演进的架构。其后续的GPTSwarm、Agent-as-a-Judge及NeuralComputer等研究，均沿此技术路线深化。其中GPTSwarm被视为大语言模型时代早期RSI系统的代表性范式，其提出的基于图结构的智能体自组织协作框架，为后续多智能体与Agentic AI研究提供了重要思路。

这意味着，Recursive在递归自我改进这一前沿赛道上，已经构建了坚实且领先的学术与技术储备。

田渊栋等创始成员在社交媒体上阐述了共同愿景：我们致力于构建能自动发现知识并递归自我改进的AI系统——这一开放式进化过程，有望从根本上重塑科学发现与技术创新的模式。

在递归自我改进AI的多个关键技术领域，该团队均占据前沿位置。成员过往在开放式算法、质量多样性优化、AI生成算法、自我改进编程智能体、自动化红队测试、自动化提示工程、学习环境生成、基础世界模型、深度学习、视觉Transformer、检索增强生成及“AI科学家”系统等方面，均有突破性贡献。

凭借顶尖团队、明确愿景与充足资本，Recursive_SI的后续进展，值得整个AI行业密切关注。