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清华95后助理教授陈勇超婉拒DeepMind创业自进化大模型

AI热点日报
AI热点日报时间:2026-07-07
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清华95后助理教授陈勇超婉拒DeepMind,创立超衍智能,专注自主进化基础模型研发。核心目标是让大模型从复刻知识转向自主发现未知规律。团队来自清华、哈佛、MIT及谷歌、微软等,正招募首批核心成员,将参加ICML会议。

今年3月博士毕业、8月即将正式入职清华大学助理教授——然而在正式报到之前,他的创业官宣已率先发布。

7月6日,陈勇超在X平台正式宣布创立Apex Intelligence(中文名:超衍智能),公司致力于研发自主进化基础模型(Self-Improving Model)。其Slogan“Unlock Undiscovered Discovery”意为“解锁尚未被发现的发现”,核心目标是推动大模型从复刻人类已有知识,转向自主探索并发现未知规律。

在大模型创业领域,已经很久没有出现这样“从基础研究中生长出来”的新型公司了。

天才学者与跨界背景

首先来看陈勇超的个人履历,他是一位极具科研抱负的青年学者。

2017年,他考入中国科学技术大学工程科学学院,主修理论与应用力学,辅修应用数学。2021年本科毕业时,荣获该校本科生最高荣誉——郭沫若奖学金

毕业后,他前往哈佛大学工程与应用科学学院(SEAS)与麻省理工学院信息与数据科学研究所(MIT LIDS)联合培养攻读博士,并于今年3月获得博士学位。博士期间,他先后担任MIT-IBM Watson AI Lab研究员(2023-2025),并在微软研究院AI Frontiers团队(2024)、谷歌研究院(2025)完成多次研究实习。

博士毕业前,他手握多个海外机会,包括DeepMind的工作邀约,以及两家专注AI自动科研方向的初创公司Periodic Labs和Unreasonable Lab的邀请——但均被他婉拒。最终,他选择回国加入清华大学人工智能学院担任助理教授,将于8月1日正式报到。

这条创业官宣,比他正式入职时间提前了整整一个月。

据清华大学人工智能学院官网信息,陈勇超的研究方向横跨多个领域:大语言模型/多模态模型的后训练、推理、规划与工具使用,同时覆盖机器人与自主系统领域的任务规划和具身大模型(VLA)等。其核心目标十分明确——构建面向自主系统的通用、可扩展神经符号模型。

值得一提的是,在符合国家法律法规及学校合规审批流程的前提下,清华大学允许全职教师创立公司。这种“产学研”双轨并行的环境,为顶尖学者提供了更多探索与实践的空间。

团队构成与在招岗位

作为一家刚起步的初创公司,超衍智能已组建起一个横跨顶尖学术与头部产业的核心团队。

从招聘信息来看,其创始团队与核心研发骨干的学术背景涵盖清华、哈佛、MIT、密歇根大学;产业背景成员则曾就职于谷歌、微软、亚马逊,以及国内的月之暗面、智谱AI、蚂蚁集团。

这表明,超衍智能已成功吸引了一批来自大模型工业界的早期员工加盟。

目前,公司正在招募首批核心成员,岗位涵盖全栈开发/算法(包括Agent Harness、Agent Infra方向)、AI核心系统研发(机器人、芯片、生命科学等方向)以及AI运维工程师。超衍智能对首批成员的定位极为清晰——直接承担核心攻坚任务,全程参与“自进化ASI智能体系从0到1的搭建”。

聚焦自进化与AI Scientist

超衍智能聚焦的方向,业内通常归类为AI Scientist或Auto Research。简单来说,就是让AI系统能够自主提出研究问题、设计实验路径,并基于真实反馈持续迭代自身能力。

这也正是陈勇超博士期间研究的延伸。他在谷歌实习期间以第一作者身份参与的TUMIX项目,通过让多个采用不同工具策略的agent互相校对、迭代收敛,直接将Gemini-2.5-Pro在高难度基准HLE上的得分从21.6%提升至34.1%。

近半年来,自进化模型正成为下一代大模型最热门的前沿方向之一。以OpenAI和Anthropic(Claude)的最新旗舰模型为代表,业界重点关注模型在“自主性”、“多步代码推理”以及“输出自验证”三大维度上的深度突破。相关综述也指出,当前许多Agent系统仍依赖人工配置,部署后相对静态。而self-evolving agent的核心,正是让系统能够基于交互数据和环境反馈自动增强自身能力

可以说,目前自进化模型赛道正热度飙升。

目前,这一方向在国内外均处于早期探索阶段。海外同行也在推进类似路线,但尚无团队公开拿出顶刊级别、完全由AI主导的科研成果。对于刚刚成立的超衍智能而言,比起海报宣传的ASI叙事,接下来的团队组建速度与首轮融资进展,才是更值得外界关注的焦点。

值得一提的是,超衍智能将参加本周在首尔举办的AI顶会ICML(国际机器学习大会),并于8-11日组织小范围交流活动。感兴趣的投资者与研究者可借此机会深入交流。

参考:

1. https://yongchao98.github.io/YongchaoChen/

2.https://mp.weixin.qq.com/s/sgaKEjj8OwYFLwI8fdqvrQ

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