婉拒DeepMind、清华95后助理教授陈勇超官宣创业:押注自进化大模型

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婉拒DeepMind、清华95后助理教授陈勇超官宣创业:押注自进化大模型
7907点击    2026-07-07 15:30

婉拒DeepMind、清华95后助理教授陈勇超官宣创业:押注自进化大模型


3 月才从哈佛大学和 MIT 博士毕业; 8 月即将入职清华大学,担任助理教授的陈勇超,提前一个月官宣了创业消息。


婉拒DeepMind、清华95后助理教授陈勇超官宣创业:押注自进化大模型


7 月 6 日消息,陈勇超在 x 平台宣布,正式创立 Apex Intelligence(中文名:超衍智能),主攻自主进化基础模型(Self-Improving Model),公司 Slogan 是"Unlock Undiscovered Discovery"(解锁尙被发现的发现),目标是让大模型从复刻人类已有知识,转向自主发现未知规律。


大模型创业圈,已经很久没有出现这种“从基础研究里长出来”的新公司了。


天才学者与跨界背景


从个人履历来看,陈勇超是一名极具科研抱负的青年学者。


他 2017 年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,期间获得该校本科生最高荣誉郭沫若奖学金


2021 年本科毕业后,他赴哈佛大学工程与应用科学学院(SEAS) 和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,于今年 3 月获得学位


读博期间,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)有过研究实习经历。


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、Unreasonable Lab,但均被婉拒。最终,陈勇超选择回国加入清华大学,任人工智能学院助理教授,8 月 1 日正式报到。


这次创业官宣,比他正式入职时间还早了一个月。


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据清华人工智能学院官网,陈勇超的研究方向横跨大语言模型/多模态模型的后训练、推理、规划与工具使用,以及机器人与自主系统领域的任务规划、**具身大模型(VLA)**等方向,核心目标是构建面向自主系统的通用、可扩展神经符号模型。


据笔者了解,在符合国家法律法规、学校合规审批流程的前提下,清华是允许全职教师创立公司的,这为也为“产学研”双轨发展提供了土壤。


团队构成与在招岗位


作为一家刚刚冒头的初创公司,超衍智能已搭建起横跨顶尖学术与头部产业的核心班底。


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据招聘启事显示,其创始团队与核心研发骨干的学术背景来自清华、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。


从这里也可以看出,超衍智能已经招揽了一批来自大模型工业界的早期员工。


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目前,公司正开放招募首批核心成员,岗位涉及全栈开发/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是,直接承担核心攻坚任务,全程参与“自进化 ASI(通用超级智能)智能体系从 0 到 1 的搭建”。


聚焦自进化与 AI Scientist


超衍智能瞄准的方向,业内通常归为 AI Scientist 或 Auto Research 一类,即让 AI 系统自主提出研究问题、设计实验路径,并从真实反馈中持续迭代自身能力。


这也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,通过让多个走不同工具策略的 agent 互相校对、迭代收敛,把 Gemini-2.5-Pro 在高难度基准 HLE 上的得分从 21.6%提到了 34.1%。


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最近半年,自进化模型正在成为下一代大模型最热的前沿方向之一。以 OpenAI 与 Anthropic(Claude)的最新旗舰模型为代表,业界着重强调模型在“自主性”、“多步代码推理”以及“输出自验证”三大维度的深度突破。


相关综述也指出,当前很多 Agent 系统仍依赖人工配置,部署后相对静态,而 self-evolving agent 的核心,就是让系统能基于交互数据和环境反馈自动增强自身能力


目前,这一方向在国内外均处早期阶段,海外同行也在跑类似路线,尚未有团队公开拿出顶刊级别、完全由 AI 主导的科研成果。对刚刚成立的超衍智能而言,比起海报上的 ASI 叙事,接下来的团队组建速度和第一轮融资进展,才是更值得外界紧盯的看点。


值得一提的是,超衍智能将参加本周在首尔的举办的 AI 顶会 ICML(国际机器学习大会),并在 8-11 日发起了小范围交流活动,感兴趣的投资者和研究者,可以参与进一步交流。


参考:


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


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




文章来自于微信公众号 “AI前线”,作者 “AI前线”

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