离开 Meta 后，田渊栋也开始创业了。
刚刚，初创公司 Recursive_SI 正式亮相，并公开了创始人名单，其中就包括田渊栋。
除田渊栋之外，创始团队还包括 Richard Socher（CEO）、Tim Rocktäschel、Jeff Clune、Tim Shi、Caiming Xiong 、Alexey Dosovitskiy 等人。
这些创始成员曾参与建立 Salesforce 和 Uber 的 AI 研究实验室，并在 OpenAI、DeepMind、Google Brain 以及 Meta 等团队担任领导职务，拥有丰富的科研与创业经验。
Recursive_SI 致力于打造一种能够自主进行实验、以安全方式自我改进的人工智能 —— 在一个开放式的自动化科学发现过程中不断演进，这被认为是通向超级智能的最可能路径。
目前，Recursive 筹集了 6.5 亿美元，估值 46.5 亿美元，由 GV（Google Ventures）和 Greycroft 领投，AMD Ventures 和 NVIDIA 都参与了重要投资。
团队成员已超过 25 人，并仍在持续扩张，团队已经吸引了很多优秀的人才，包括即将入职的诸葛鸣晨。
诸葛鸣晨现为 Recursive 创始成员（Founding Member），博士毕业于 King Abdullah University of Science and Technology（KAUST）计算机科学专业，师从被誉为 “LSTM 之父” 的 Jürgen Schmidhuber 教授。其研究方向主要聚焦于代码智能体（Coding Agents）、递归自我改进（Recursive Self-Improvement, RSI）以及下一代机器范式（Next-generation Machine Paradigms）。
自 2023 年起，诸葛鸣晨开始系统探索 Recursive Self-Improvement（RSI）方向。
在 MetaGPT 时期，他便提出智能体应具备持续自我优化与能力演化的机制，并在后续工作中持续推进这一研究路线。其中，GPTSwarm 被认为是 LLM 时代最早期的 RSI 系统范式之一，首次系统性提出并验证了基于 Graph-based Agents 的自组织协作框架，通过动态图结构实现智能体之间的协同、反馈与能力演化，其核心思路随后被大量后续多智能体与 Agentic AI 工作广泛采纳；Agent-as-a-Judge 则进一步探索了长时程任务中的持续反馈与自我评估机制，尝试解决智能体在复杂任务中的连续性与稳定优化问题；而 NeuralComputer 的研究则进一步面向下一代 AI 系统架构，探索融合记忆、推理与自主演化能力的新型机器范式。
可以看到，加入 Recursive 的研究团队在递归自我改进方向具备深刻的学术经验。
田渊栋等多位创始人都在 X 上进行了宣传：我们正在打造一种能够自动发现知识并递归自我改进的人工智能 —— 这一开放式过程将从根本上改变科学与技术的进步方式。
在递归自我改进人工智能的多个核心领域，团队处于行业前沿。
成员们曾在开放式算法、质量多样性算法、AI 生成算法、自我改进编程智能体、自动化红队测试与能力发现、提示词工程及其自动化、学习挑战与环境生成、基础世界模型、自然语言处理深度学习、视觉 Transformer、检索增强生成以及 AI 科学家等方向取得过重大突破。
所以说，我们对 Recursive_SI 接下来的研究真是充满期待。
本文来自微信公众号“机器之心”，作者：机器之心，编辑：机器之心编辑部，36氪经授权发布。
