【一日AI新闻速览】2026-09-21

今天聊个人物，27岁，清华大学人工智能学院助理教授，创业三个月，账上躺着近4个亿——陈勇超。

他的公司叫超衍智能（Apex Intelligence），主攻方向叫RSI——递归自我改进（Recursive Self-Improvement），说白了就是让AI自己造自己。

这个概念最早1965年英国数学家I.J. Good就提过：如果一台机器能设计出比自己更聪明的机器，后者再设计下一代，智能就会进入无限加速循环。听起来像科幻？但陈勇超要把这个科幻变成工程。

他的背景很有意思：中科大本科，学的是理论与应用力学，后来去哈佛、MIT联合培养，研究方向从机器人一路转到NLP和大模型。博士第一年他就意识到很多传统学科进入了平台期："The party is over"——派对结束了，剩下的难题越来越难，突破的边际成本越来越高。他要找到下一个半导体级别的赛道。

后来他去了Google DeepMind、微软研究院、MIT-IBM Watson AI Lab。有句话很经典："微软让我想创业，谷歌让我知道创业要做什么。"

但他憋了很久没动，因为2025年夏天之前模型能力还不够。直到2025年底到2026年初，推理、工具调用、自主研究能力整体上了一个台阶，他才觉得——行了。

然后他做了一个让很多人意外的决定：放弃Google DeepMind的邀约，放弃在美国跟朋友共同创业的机会，回国，在清华当助理教授，同时创办超衍智能。

他们做的事简单说就是：训练一个模型，这个模型能够自己提出假设、自己设计实验、自己写代码做实验、自己验证结果，然后把这次研究过程中积累的经验变成训练数据，用来训练下一代模型。研究过程本身，成为模型进化的原料。

已经有实际成果了：今年5月，他们的AI系统自主产出了34篇机器学习论文，提交到ACL Rolling Review，最终有8篇平均分超过3.0，其中2篇达到3.67——超过约99%的人类投稿。

在数学方向，他们已经完整证明了一个悬置三十多年的"优超猜想"，在优化理论、几何拓扑等方向也有多项突破。最近一轮评测，系统在SimpleTES、GPUMode TriMul等三项任务上刷新了公开最佳成绩。

投资阵容也很有意思：天使轮是IDG资本、星连资本、晶泰科技联合领投；天使+轮是中关村科学城基金、深创投、上海未来产业基金联合领投。国家队同时出现在天使轮，说明这个方向不只是商业投资，也被纳入了国家科技战略的视野。

陈勇超有句话说得直白也狂妄："我一直坚信，由人类教出来的模型，天花板就是人类自己——用人的偏好去对齐它，智能上限就被锁死在人的水平线上。真正的智能，上限只能由客观世界来定义。第一代大模型替代白领，具身智能替代蓝领，而ASI要替代的，是人类最顶尖的科学家。这个时刻早晚会到来——我们要做的，就是让它更快到来。"

疯狂吗？确实。但这个人有资格说这种话：研究成果已经在顶级学术会议发表，AI系统产出超过99%人类研究员水平的论文，投资方是IDG和国家队。

讽刺的是，这个月黄仁勋、Altman、马斯克正在争论AI要不要"踩刹车"，达里奥·阿莫代伊呼吁行业放慢前沿模型迭代。而陈勇超的答案是：你们讨论要不要减速的时候，我已经在研究怎么让AI自己加速了。

全球竞争其实已经在加剧：日本Sakana AI成立RSI Lab，田渊栋的Recursive瞄准递归自我改进超级智能，Jeff Dean创办Discovery Loop。RSI正在成为一场真实的全球军备竞赛。

27岁，近4亿融资，清华教授，RSI。这个故事还远远没有结束。

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