来源：新浪科技
新浪科技讯 10 月 15 日上午消息，近日，仅成立 4 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，种子轮融资由顺为资本领投，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，启观资本担任元环智能长期财务顾问。
今天，全球都在用大语言模型（LLM）" 思考 "，但在元环智能创始人、首席科学家刘子鸣看来，大语言模型只能覆盖世界问题的约 30% ——文本、数学、编程这些 " 说得清 " 的任务。剩下 70% 的难题——科学发现、物理世界建模、AI 本身的设计——单靠语言解决不了，模型需要更底层的直觉。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），便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，便能学会 AI 模型表现背后的规律，相当于拿到了整张地图并配备了 GPS，就拥有了一阶乃至全局的信息指引，这样便能预判它表现如何、在什么场景下更适配，相当于给 AI 行业装上 " 上帝视角 "，将灵光一现变成日常，不堆算力卷直觉——帮开发者少走弯路、把算力花在刀刃上。这是元环智能与热门 RSI（Recursive Self-Improvement，递归式自我改进）路线的根本区别。
支撑这一判断的，是创始人的学术履历。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），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。
KAN 发表之后，很快掀起了大量围绕该成果的后续研究，这让彼时还在 MIT 念博四的刘子鸣收到了清华大学人工智能学院的教职 offer（在全球范围内极度稀缺）。刘子鸣表示：" 如果说 LLM 擅长的是 30% 的已经被压缩过的符号世界或语言世界，元环智能所做的元模型则是解决剩下 70% 未被压缩过的数值世界，其核心就是 KAN 模型，中短期内可用于工业检测、金融量化、气象预测、电力预测、自动驾驶、世界模型等按时间连续记录的数据场景设计出专门的预测模型，并验证可行性及商业化落地。明年，我们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。"
顺为资本表示：" 目前全世界范围内都在探索新的 AI 范式，元模型可以加速模型快速收敛，并将大模型能力外溢到其他不同领域，商业上，元环先做‘能力边界更小’的产品：为工业检测、自动驾驶、气象预测、金融量化等按时间连续记录数据的场景自动设计预测模型，率先验证可行性并实现商业化；刘子鸣是 Z 时代年轻科学家的代表，无论是 AI for Science，还是 Science of AI 或是 AI for AI，刘博士都有很好的原生创新性和独特的学术审美 "。（文猛）
