今年，用AI自我改进AI，几乎成了海内外头部实验室的共识。
近一年来，OpenAI创始成员Andrej Karpathy、前Meta FAIR研究总监田渊栋、前DeepMind首席科学家Jeff Dean都相继加入RSI（Recursive Self-Improvement，递归自进化）创业的热潮。
发生在RSI身上的，几乎是一个和世界模型高度相似的故事——即使是最先进的实验室，也没有探索出关于递归自进化的突破性成果，技术的不确定性，很快被宏大的叙事与火热的资本市场淹没。田渊栋就是一个典型的例子，今年5月，他所在的创业公司Recursive Superintelligence在还没有交出成果的时间点上，却已官宣完成6.5亿美元融资，估值推高至46.5亿美元。
这股热潮也蔓延至国内。今年1月，就读于哈佛和MIT联合培养项目、即将博士毕业的陈勇超，正站在职业选择的岔路口：一边是DeepMind的工作邀约，以及多家专注做AI自动科研的海外初创公司抛来的联创橄榄枝；另一边，是他等了两年的创业Timing，恰好在此刻到来。
他想做的是，训一个能自进化的通用模型，让它在一套能自进化的Harness之上，独立完成人类科学家在做的研究，包括构思想法、检索文献、跑实验。
经过一系列的考量，他选择了后者，回国创立了超衍智能（Apex Intelligence），专注做自主进化的基模研发，并同步入职清华大学。
27岁的陈勇超，成为了清华大学人工智能学院有史以来最年轻的助理教授，他在7月正式官宣创立的超衍智能，也在短短两个月的时间内完成了两轮亿元级融资。
《智能涌现》获悉， 近日，超衍智能已完成近4亿人民币天使轮及天使+轮融资。天使轮由IDG资本、星连资本、晶泰科技联合领投，德迅资本、无限基金、初心资本、云岫资本跟投，汇聚了头部美元基金、产业资本及市场化投资机构。天使+轮则由北京、深圳、上海三地头部国资——中关村科学城基金、深创投、上海未来产业基金联合领投。
本轮融资将重点用于基础模型与算力基础设施的构建、递归自进化技术的研发投入，以及核心团队的扩张。
这是一支由Researchers主导的创业团队，超衍智能创始人陈勇超曾在Google DeepMind、Microsoft、IBM等海外实验室做大模型相关研究，团队核心成员来自字节、Kimi、智谱等头部大模型厂商，有一线模型研发经历。
不同于做Agent层的RSI，超衍不聚焦于做AI for Science的Harness和应用，而是探索基模层的递归自进化能力，让每一次研究任务生成的轨迹变成训练数据，用于改进模型，并进一步攻克更难的问题。
在超衍内部，这套逻辑被概括为“Research is the engine of RSI”，即研究是递归自我改进的引擎。它的最终目标，是用一套递归智能系统连接数字世界与物理世界，将统一的能力拓展至AI、数学、物理、芯片设计、机器人、工业制造、化学、生物等各个领域。
“Coding平权之后，下一波会是Research的平权。”在陈勇超看来，AI的自进化，正在成为现实。
他手上的第一个有力证据，来自今年5月，他们让公司的自进化AI System自主产出了34篇论文，结果相当惊喜，这些论文提交到ACL Rolling Review（ACL系列会议的统一审稿平台）后，有11篇拿到了3分以上，这是一个不低于博士水准的初审分，其中，还有2篇论文的分数超过了99%的人类研究员。
“很多想法都挺让人眼前一亮的，有些论文几乎达到了博士生水平，这在我们的意料之外，但也在情理之中，因为这个时刻迟早都会到来。”陈勇超说。
论文之外，从AI自主进行AI方向的研究，到在数学等基础科学领域的探索实验，超衍的AI系统已在多个高难度研究领域完成初步验证。目前，公司内部已沉淀数万条高质量研究轨迹（Research Trajectories），涵盖专家轨迹、合成轨迹和AI自主生成的研究轨迹。
研究是递归自我改进的引擎，图源：企业
如果要把智能的演进放在一个坐标轴上，陈勇超认为，它不是平滑上升的，而是沿着S型曲线，突破一个瓶颈、快速爬升、然后平缓，再等待下一个瓶颈。现阶段，我们正处在上一个属于Scaling Law拐点的平稳阶段，正在等待新拐点的出现，以及下一个智能快速爆发的时刻。
陈勇超对这个拐点即将发生坚信不疑，“时代不可能等你，这和两年前不做大模型、一年前不做具身智能的情况是一样的，RSI在现在就是最好的创业时间点。”
关于回国创业、选择RSI方向以及对智能演进的思考，我们带着一系列问题，来到了清华大学人工智能学院的办公室，与他展开了交流，以下是我们和陈勇超的对话实录，略经摘编：
模型的稳定性和创新性，是对抗的
为什么今年RSI突然爆发了？
陈勇超：很多人认为是模型能力到了瓶颈期，需要探索新路径，我觉得这是次要原因。最主要原因是，技术的转折点已经来临，模型已经强到一定程度，能够做很多人类研究员做的研究了。这也正是我们探索的方向，训下一代模型，让它能达到甚至超越人类研究员的水平。
用简单的话解释，自进化的模型和现在的大模型有什么区别？
陈勇超：现在的大模型是求稳的模型，给大众用、保守的、不想让它犯错的模型。比如，问它100个问题，它能回答出95个，剩下答不出来的问题努力让它减少幻觉，或者让它直接回答不知道。
但自进化的模型是注重创新性的模型，它对稳定性要求不高。比如，你问它一个问题，它答不出来，但我们期待它能提出100种不同方法解决这个问题，其中99种错得再离谱都没关系，只要一种对就行。也就是说，探索过程中要允许大量方法失败，但只要其中一种被证明有效，系统就能识别它、保留下来，并且将这次成功转化为未来可以复用的能力。
模型创新性和求稳性很多时候不可兼得，模型过于求稳保守，其创新性就会弱。有的时候我们甚至发现，模型通用的评测结果越好，创新性越差。
要实现模型的自进化，关键的技术卡点在什么地方？
陈勇超：第一是模型提出天马行空想法的能力；第二是自主执行能力；第三是验证能力。目前，模型能否提出好想法，筛选出好想法后自主执行下去并做好验证，是特别大的卡点。
这些卡点可以通过什么方式来解决？
陈勇超：模型的训练方法以及模型架构，尤其是上层架构，都要做一些调整，数据也有很大变化。比如，用一些对抗性的训练方法，让一个模型扮演不同的角色：既能提出好的想法，也能自行评估，判断这个想法在合理性、创新性上表现如何。通过迭代式的自我改进方法，让想法越来越好、创意水平越来越高。
为什么先从科研场景先尝试模型自进化能力的落地？
陈勇超：科研场景对聪明大脑的需求最为迫切。自进化本身是在追求智能上限，也就是对标甚至超越人类研究员。它通常会瞄准那些处于智能上限、最需要创新性的场景。
AI for Science、AI Scientist、Auto-research和Recursive Self-improvement，这几个词之间是什么关系，有重叠吗？
陈勇超：在我看来，RSI、Auto-research和AI Scientist虽然不是字面意义上的同义词，但本质上指向同一个目标，就是构建能够自主开展研究、并在研究过程中持续提升自身能力的通用研究智能。AI Scientist描述的是这种系统扮演的角色，Auto-research描述的是它自主完成研究的过程，RSI描述的则是它根据研究结果不断改进自身的机制。
AI for Science和它们不在同一个概念层次。AI for Science描述的是AI被应用在哪里，即利用AI解决科学问题；它可以是一个科研工具、一个垂直领域模型，也可以是一个完整的自主研究系统，但并不必然具备自主研究和自我改进能力。
尽管Auto-research和AI Scientist出现得更早，但很多做这两个方向的人把这个概念做窄了，Auto-research并不只是搭一个Agent写论文，AI Scientist也并不只是训练一个垂直领域的小模型。它们真正要解决的问题是，训练出一个通用模型来超越人类研究员，让AI成为人类员的Coworker。
RSI可预见的上限是怎么样的，能达到什么样的水平？
陈勇超：这取决于它最终能成为人类哪个level的研究员，这个很难讲它最终能到清华等顶尖高校博士生水准，还是牛顿、爱因斯坦水准。
智能爆发式增长可能会出现在什么时候？
陈勇超：我觉得会有一个拐点，可能会发生于模型在某些环节的效率比人高，或者创新能力跟人差不多的时候。它是按瓶颈和阶段推进的，某段时间一旦突破了一个瓶颈，就会呈S型曲线上升，先快速发展，之后逐渐平缓，那时你就会开始等待下一个能突破的瓶颈。
现在智能处于什么阶段？
陈勇超：第一个S型曲线是Scaling Law，现在正处于第一个S型曲线接近饱和的阶段。现阶段模型的迭代，其能力进步已经没那么快了，已经到了S型的上端。RSI可能是下一个S型，也可能是帮助发现许许多多S型曲线突破瓶颈的方法论。
像人类科学家一样做研究
从整体来看，你们现在在做的事情有哪些？
陈勇超：我们做了一个做自动化科研的AI System，让它来做AI for AI、AI for Math，以及各个学科。同时，我们也在训练自己的大模型、建立能够评价大模型在研究领域能力的benchmark。
这个自进化AI System独立完成一个科研项目，其端到端的过程是怎么样的？有没有具体的案例？
陈勇超：这跟人类做研究很像，并且，它像人类科学家一样“全栈”，能自己动手做实验：自己构思想法、做实验、连GPU、搭建环境、训练模型，最后根据实验结果改进方法，并把成果总结成报告、代码仓库、产品或论文。
比如，它现在能帮数学家发现数学上的重大突破、证明定理；也能做AI领域的事，自己优化AI训练里的内核、数据分布、算子；还能做机器人VLA的数据仿真与VLA架构改进。
在这个系统中做一个项目的研究，周期一般是多长？相比人类做研究，它的速度能快多少？
陈勇超：这取决于研究难度，难度比较大的项目，AI可能要做两三周，但相比人类已经非常快了，人类的话可能要做好几个月甚至一年。
这个产品已经上线了吗？
陈勇超：最近已经上线了，正在小范围内测中。
自动化AI研究系统原理，图源：企业
关于你们现在正在训的模型，可以展开讲讲吗？
陈勇超：首先，这个模型肯定是个大参数规模的模型。
它跟上一代模型很大的区别是，我们注重创新性和研究能力。它可能在一些通用能力上，如编程、数学比闭源SOTA模型差一些，但在完整的研究能力上会显著更强���
你们是从头开始训模型吗？
陈勇超：我们现在还是基于开源模型做中训练和后训练，做预训练还需要更多的资金储备。
现在你们的模型能达到什么效果？
陈勇超：我们自己看下来，有的方面比较惊艳，比如在数据自进化、Harness自进化上，但目前只能做较小的优化，想要在创新性上做很大的突破还比较难。
我们想先训一个通用的模型，它能做很多领域的研究，比如AI for AI、数学、机器人、芯片设计、量子。其中，通用模型的很多数据会包含各个领域，之后基于通用模型做微调，它也能在垂直场景中快速落地。
为什么先做通用模型，再慢慢做各种垂直场景？
陈勇超：很多领域的创新来源于毫不相关领域的启发，如果你只用垂类领域的数据训模型，它可能在局部任务上越来越强，但整体智能反而会下降，也就是我们常说的“灾难性遗忘”。
比如，我想让它做AI for大模型，让它所有的训练数据、研究轨迹，全都来自AI自己训大模型的领域。结果你会发现，它就可能逐渐过拟合这一分布，遗忘原本具备的数学、物理、化学乃至常识推理能力。如果它连常理都能忘掉，智力就会退化，它可能越来越擅长重复已有的大模型研发范式，却越来越难跳出局部最优，产生真正具有突破性的新方法。
你们最近还发了一个Benchmark，叫ASI Bench。
陈勇超：是的，这是一个评价模型探索能力和研究能力的Benchmark。ASI和AGI的最大区别是，ASI能探索模型提高智能上限、探索世界未知知识。现在还没有一个很好的Benchmark来评价模型的探索能力和研究能力，所以我们做了这个。
和RSI直接相关的数据非常少，你们如何突破呢？
陈勇超：数据是一个非常核心的问题。无论是研究类数据，还是递归数据、Auto-research数据，这些都和大模型的数据不同，它需要的是一条完整的研究轨迹数据。
这种研究轨迹非常难获得，因为它都散失在研究过程中了。大家最终留下的往往只是报告、产品、论文，那只是结果；而中间试错、成功与失败的过程轨迹，是根本没有保留下来的。
不仅如此，最顶尖的研究员、人类科学家那些“灵光一现”的时刻，很难被数字化地记录下来。比如王虹证明挂谷猜想，基本就是今天想一些、睡一觉，明天再想一些、再睡一觉，想要记录下整条思维链非常难。我们也在做这方面的探索，尝试把它复刻出来。
这么说，让AI改进AI自身，其实也是在模仿人类自我改进的过程。
陈勇超：对，最聪明的人往往都会自我进化、自我迭代，通过与外部反馈、与自己、与世界互动，来不断提升自己。我们要模仿的，就是这个过程。
一条研究轨迹包含很多内容：怎么构思想法、处理信息、搜集信息、执行实验，以及如何根据实验结果来调整下一步计划。
关于把研究轨迹数字化，你们做了哪些探索？
陈勇超：我们在构建领域专家生态，邀请各领域专家一起合作，请他们尽可能复现他们的研究轨迹，并用AI可以理解的方式无信号损失的记录下来。目前行业里基本还没有这一类完整研究轨迹的数据。我们目前已有的数据包括：与专家合作构建的数据、AI合成数据、以及用户自愿选择分享的产品使用数据。
训一个模型需要多少量级数据？
陈勇超：这个说不好，数量上很难用“多少T”来衡量，因为一条数据本身就包含很多步骤、很多轮交互。更合理的衡量方式，是按项目数量，或按轨迹的数量与长短来评估。
只做Harness层的商业化，很容易被模型吞掉
你从2月份做RSI到现在差不多半年了，从当时非常坚定地入场，到现在为止，你的体感怎么样？
陈勇超：不管在技术上还是资本市场上，当时的想法都得到了验证。
我的判断依然很坚定，第一代大模型（如ChatGPT）替代白领，具身智能替代蓝领，而ASI将替代人类科学家，也就是那些拥有博士学位、“最贵也最聪明”的一批人。
你们在商业化上有什么思考？
陈勇超：Harness层很容易被模型本身吞掉。只做Harness层的商业化，即只提供一套能自动科研的系统，其上限非常明显。因为模型训练到足够好之后，它可以自己优化自己的Harness。
我们团队最初把Harness自进化和模型进化放在一起做，很明显发现，Harness自进化做到一定程度以后就无法更进一步了。
目前你们的自进化AI System的商业化还没有起步，感觉你们并不急于商业化？
陈勇超：从上一代模型中我们就可以看出，一开始过多考虑商业化会很拖累模型训练的研发，考虑的越多，精力越被分散。我们希望更聚焦，把大量的精力和人力投入在我们研究型基础大模型训练中。
你们设想的商业模式是怎么样的？
陈勇超：我们本质上还是个基础模型公司，因此我们的商业模式本质上还是卖Token，只是Token的形式可能会是API、可能会是一个类似Claude Code一样的半成品、也可能是一个以解决方案呈现的Token集合。便于大家更好的理解，做个类比，Claude Code是Vibe Coding，我们的自进化AI系统是Vibe Research，卖模型以及Harness，让用户可以基于这个系统做各种研究。
今年你们有什么目标吗？
陈勇超：我们的自进化AI系统会上线，顺利的话，年底或明年年初会发第一版模型，这个模型在研究方面会全球领先，同时，在某些高价值领域实现落地。
这个模型会开源吗？
陈勇超：可能会，还没有最终确定。
你之前说可能还会推出其他产品，他们会是什么样的呢？
陈勇超：我们现在的产品基本有两类，跟ChatGPT类似：一类是aPaaS（低代码平台），另一类是像Claude Code这样的CLI（命令行）端。其中，第一类正在推向更多人使用，第二类可能要等模型出来之后才会上线。
智能超过人类的时刻，早晚会到来
你是什么时候发现这一代模型已经能达到人类研究员的水平了？
陈勇超：今年5月份，我们有一天突然发现，我们搭的自进化AI System生成的一些想法还挺让人眼前一亮的，生成的论文差不多能达到清华博士的水准了。比如，当时AI提出了一个挺有意思的想法：基于VLM来训练VLA，和自己端到端从头训练，两者是不一样的，在最后的编码器和解码器空间上，在特征上会产生很大的差异。
当时我们让这一系统生成了三十四篇论文，提交到了ACL Rolling Review（ACL系列会议的统一审稿平台）中，其中有11篇拿到了≥3分的初审分，这个分数意味着，这些论文可能会被Findings（ACL的论文集）接收，也可能被收录进主会。其中，我们还有两篇论文的分数，超过了99%人类研究者。
这个结果在你看来是意料之中，还是意料之外？
陈勇超：拿到结果时我非常意外，但意料之中的是，这个时刻早晚会到来。
目前有像你们一样拿到实质性结果的公司吗？
陈勇超：在ACL Rolling Review上拿到这么高分的，全球范围内只有我们一家。
你之前有提到，利用你们的自进化AI System在数学领域改进了一项沿用十余年的结论，这具体是什么？
陈勇超：我们和清华大学交叉信息研究院的张景昭老师开展的一个合作，用我们的系统探索一些有意思的数学问题。
人人都能做研究，这会在什么时间点实现？
陈勇超：和Vibe Coding一样，Coding能力经历了一系列变化：从给高级码农用，到给初级码农、普通人用，再到现在几乎不需要人，AI自己就是一位高级码农。
AI自动做科研现在所处的阶段是，能帮助非AI专业的本科生发AI领域的A会论文，让本科生达到博士生的科研能力，也能在数学物理等领域发现一些人类觉得比较有价值的研究，但是想要AI实现那种创新性重大突破还有不少距离。
RSI在未来的发展有哪些节点？
陈勇超：首先，让AI接管那些纯粹在电脑里就能完成的研究，之后，不断扩大AI能覆盖的范围：一边延伸到更困难的计算任务；另一边，延伸到需要在真实实验室里动手做的实验，比如生物实验、材料实验。
总而言之，在广度上，它要成为各领域的专家；在深度上，它可以去攻克那些人类花很多年都做不出来的难题，比如数学领域，突然发现一个百年都未能证出的定理。
RSI的Timing，已经到来
你本科在中科大，主修理论与应用力学，博士又去哈佛、MIT，做各种各样的方向，最终为什么要回到AI这个领域了？
陈勇超：这是一段漫长的探索。我小时候的梦想是做基础科学、当科学家。从本科大二就开始进实验室做基础科学的研究，一直到博士的博一，我转了很多方向，比如力学、金属材料、核聚变，还有AI for Science。我给自己定了个规矩：每个方向都要做出比较好的一作的论文，再换其他的方向。本科时期的论文和研究成果，已经足够博士毕业。大二的研究课题，我以共同一作发了Nature Communications。
在大四的时候，在MIT暑研的导师特别看好AI for Science方向，我就去做了，那个时候大模型还没有出来。当时我发现做AI for Science最大的问题是数据，只有好数据能训出好模型，而且当时模型的泛化性特别差，任务或者场景稍微改动一些，它的能力就会变得非常差。
因为机缘巧合，我在哈佛的第一年开始做机器人的强化学习；之后就一直在做大模型相关的研究。当时并没有Recursive这个词，但我们已经经常运用自进化的思想做研究了，比如，让AI自己来优化自己的提示词、数据分布以及训练算法。
为什么说经过这么多转折，最后确定了RSI这个创业方向。
陈勇超：以前不做这个方向，是Timing没到。
我做Recursive Self-Improvement这个方向很早，2022、2023年的时候我的大部分研究就已经引入了RSI的很多理念，比如数据自进化、模型通过实验结果优化下一轮的实验参数、大模型自主训小模型等等，只是那个时候大家用的还不是RSI这个词。
真正让我发现它在产业界有很大价值，是我2025年在谷歌DeepMind做研究的时候，当时就在做Auto-research，我的Leader想让我优化整个Auto-research Pipeline。当时我对这个方向有顾虑，觉得那个时候模型还没那么强，做不出来人类觉得特别好的研究。
后来你看到了什么样的现象让你觉得模型能力已经非常强了？
陈勇超：今年2月，Claude Opus 4.6发布。我发现能够做出来一些人类觉得有价值的研究。
它的能力是一种若隐若现的朦胧感——它有很多能力让你觉得很惊艳，有很多能力让你觉得很不足。但正是那些惊艳能力，让我觉得这个方向很值得进一步做，而且是创业公司很好的机会。
当时我们发现，在独立完成从提出问题到得出结论的研究过程中，如果用一些开源Auto-research产品接入模型，表现都不理想。但给模型一个足够好的Harness，或者足够多的提示词，模型就能把很多任务完成得很好，甚至具备一些人类科学家的能力。
你是什么时候打算创业的？
陈勇超：两年多前。
为什么那个时候想创业？
陈勇超：有两个方面的原因，一方面是我慢慢发现AI的研究只能靠去大公司，或者自己创业，才有机会做出很有影响力的东西，另一方面是我遇到了很多也有创业想法的Researcher，时不时会一起碰撞对下一代大模型的观点，我当时的想法是，RSI是LLM和具身智能以后的第三波大机会，RSI需要训一个通用的跨领域模型，需要有很多模型训练的经验，以及跨领域的科研背景，这和我的个人经历是高度匹配的，果断决定All in创业。
DeepMind的offer，以及一些公司的联创邀请，你都拒绝了，做这些决定的时候内心有没有挣扎？
陈勇超：今年1月份，我挣扎了一个月。很多offer开的薪资很高，位置也很高，有些也挺诱人的。
很多人给我建议，在DeepMind待一两年再出来创业可能会更好。但你等不了，时代不可能等你，这和两年前不做大模型、一年前不做具身的情况是一样的，RSI现在就是最适合开疆拓土的时间点。
有哪些外界的声音，或者你自己个人的判断，认为自进化一定是第三波的机会？
陈勇超：只听外部声音是不准的，你需要自己去感受。二月的时候，我们搭了早期的自进化AI系统，搭上前沿模型，发现它已经能产生一些比较有实际生产力价值的成果了。
不仅如此，我们认为，仅通过Scaling Law是没办法让模型实现做创新性研究的能力，上一代模型和RSI的模型也完全不同，这是OpenAI和Anthropic难以垄断的方向。
为什么选择回国创业？
陈勇超：前期有很多人给我建议，提到过三个地方：中国、美国、新加坡。
从RSI创业角度来说，在哪个地方更重要、更有发展，我觉得是中国。