著者｜董子博
雷峰網（公式アカウント：雷峰網）・鯨犀によると、設立わずか4ヶ月のメタサークルは、2回にわたる総額数十億元の資金調達を完了したと発表した。得られた資金は、元モデルの核心アルゴリズムの改善や段階的な製品の開発、チームの拡充、自社で作成したベンチマークの継続的な公開に使用される。その中で、会社のシードラウンドには顺为资本が主導的に投資し、上海未来産業基金、星连资本、君礼资本などの機関が連携して投資している。シード+ラウンドでは、上海半導体産投、360 戦投、首程資本、上海人工知能産業系列ファンドなどの産業界勢力や国有資産背景の機関、BV百度風投、山行資本、云时資本などの有名な双子語基金が参加している。 今日、世界中で大言語モデル（LLM）が「思考」を行っている。しかし、科学の発見、物理世界のモデリング、AI自体の設計などに関する問題は、言語だけでは解決できない——モデルに必要なのは、より深い直感である。最近、Jevなどのモデルの公開により、資本市場が初めて「直感モデル」のアプローチの実現可能性を見た。そして、元環智能が作った「元モデル」は、モデル構造やトレーニング超パラメータを直接生成できる「直感マシン」である。Taに見知らぬモデルを与えることで、そのモデルのパフォーマンスやどのシナリオで最適かを予測できる。これは、AI業界に「神の視点」を与えるようなものだ。これこそが、元環智能と人気のRSI（Recursive Self-Improvement、再帰的自己改善）アプローチの根本的な違いです。元環智能の創業者でありチーフサイエンティストである劉子鳴によれば、大言語モデルによるAIの自己進化は、野外の冒険のようなものです。地図も方向感もなく、唯一の攻略方法は大量の計算能力を使って何度も試行錯誤するしかありません。そして、元モデルはAIモデルの表現の背後にある法則を直接生成することを学ぶことができる。これは、全体的な地図を手に入れ、GPSを備えたようなものだ、一階乃至全体の情報ガイドを有している。劉子鳴は1998年に生まれ、現在は清華大学人工知能学院の助教授である。学部では北京大学の物理学科で学び、博士号はマサチューセッツ工科大学（MIT）で取得し、スタンフォード大学で神経科学とAI分野のポスドク研究を行った。 以前の最も重要な成果であるKAN（コルモゴロフ・アルノルドネットワーク）は、今日の「メタモデル」の技術的核心でもある。従来のニューラクタルネットワークの固定活性関数を「学習可能な活性関数」に置き換え、モデルを「ブラックボックス」から「ホワイトボックス」へと変える。2024年に公開されて以来、GitHub上で1.6万個以上の星印を獲得し、Google Scholarでの引用数は5700回を超える。来年、会社は汎用のメタモデル1.0を発表し、特定のシナリオに限定せず、各種垂直分野に適合する専用モデルを生成する。 チームが自ら開発したモデル訓練の直感に関するテスト基準「Architecture IQ」も近々公開される予定で、大規模モデルと人間の研究者のモデル訓練に関する直感のレベルを評価するために使用される。
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