MetaCircle Secures Hundreds of Millions in Funding: Using a "Meta-Model" to Give AI "Intuition"
English text is being prepared.
MetaCircle, founded just four months ago, has completed two consecutive funding rounds totaling hundreds of millions of yuan. The seed round was led by Shunwei Capital, and the funds will be used for iteration on the core algorithms of its meta-model and product exploration. Its "meta-model" is based on the KAN achievements of founder Liu Ziming and can directly generate model architectures and training hyperparameters and predict model performance. The company plans to launch a general-purpose meta-model 1.0 next year and will soon release Architecture IQ, a benchmark for testing training intuition.
Body
98 年清华大学人工智能学院助理教授创业，四个月获两轮融资。
作者丨董子博 编辑丨张贤
雷峰网·鲸犀获悉，仅成立四个月的元环智能（MetaCircle）宣布完成连续两轮共计数亿元融资。所获融资将用于元模型的核心算法迭代与阶段性产品的探索、扩充团队，并持续发布自研基准benchmark。其中，公司种子轮由顺为资本领投，上海未来产业基金、星连资本、君礼资本等机构跟投；种子+轮吸引了上海半导体产投、360 战投、首程资本、上海人工智能产业系列基金等产业方及国资背景机构，以及 BV 百度风投、山行资本、云时资本等知名双币基金。今天全球都在用大语言模型（LLM）“思考”，然而，科学发现、物理世界建模、AI本身的设计等等问题，单靠语言却难以解决——模型需要的，是更底层的直觉。近期 Jev 等模型的发布，也让资本市场第一次看到“直觉模型”路线的可行性。而元环智能做的“元模型”（Meta Model），是一台能直接生成模型架构和训练超参数的“直觉机器”：给 Ta 一个陌生模型，Ta 能预判它表现如何、在什么场景下更适配，相当于给 AI 行业装上“上帝视角”，这正是元环智能与热门 RSI（Recursive Self-Improvement，递归式自我改进）路线的根本区别。在元环智能创始人、首席科学家刘子鸣看来，大语言模型做AI 自我进化就像户外野线探险：没有地图，没有方向直觉依据，唯一的通关方式是刷海量算力一遍遍试错；而元模型能够学会直接生成 AI 模型的表现背后的规律，相当于拿到了整张地图并配备了 GPS，并拥有了一阶乃至全局的信息指引。刘子鸣生于 1998 年，现为清华大学人工智能学院助理教授，本科就读于北京大学物理系，博士毕业于麻省理工学院（MIT），曾在斯坦福大学从事神经科学与 AI 方向的博士后研究。他此前最重要的成果 KAN（Kolmogorov-Arnold Networks，柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络），也是今天“元模型”的技术核心，用“可学习的激活函数”替代传统神经网络的固定激活函数，把模型从“黑盒”变成“白盒”——2024 年发布至今，在 GitHub 上获得超 1.6 万星标、谷歌学术引用超 5700次。明年，公司将推出通用的元模型1.0，不限定场景，去生成适配各个垂直领域的专用模型。团队自主研发的模型训练直觉的测试基准“Architecture IQ”近期也会发布，用来评估大模型和人类研究员对模型训练的直觉水平。