一位OpenAI前研究副总裁自立门户，创办名为Core Automation的AI实验室，并寻求巨额融资。此举旨在解决当前AI模型无法实时学习的核心缺陷。该实验室计划通过重塑模型架构和训练方法，开发出更高效、具备持续学习能力的AI，为人工智能领域带来一条新的技术路径，挑战现有巨头的格局。
智能速览
OpenAI前副总裁创办新AI实验室Core Automation，寻求5至10亿美元融资。
核心目标是开发具备“持续学习”能力，能从现实经验中学习的AI模型。
计划采用新架构，使模型训练所需数据比现有模型少100倍。
将通过单一算法开发名为Ceres的模型，区别于主流的分阶段训练。
长期愿景是实现工业自动化，乃至建造“自我复制工厂”。
精华内容
这家初创公司不只是追随，而是试图从根本上重塑AI的开发范式。其技术蓝图和商业构想，揭示了一条与主流截然不同的道路。
颠覆性核心理念
Core Automation的核心目标是解决现有AI模型的根本缺陷：无法从现实经验中持续学习。当前主流模型在训练完成后便固定下来，而Tworek希望创造能够像生物一样，在部署后不断进化和适应的AI。这一能力被认为是实现生物学、制药等领域重大突破的关键，同时也能有效减少模型犯低级错误。
技术路径革新
为实现持续学习，Core Automation计划对AI模型开发的多个环节进行重构。公司意图设计超越当前主流Transformer的新模型架构，并摒弃作为标准的梯度下降法。其目标是，新模型的训练所需数据量将比最先进模型少100倍，同时大幅减少服务器需求。此外，公司将尝试将模型训练的不同步骤整合为一个统一的自动化流程。
宏大商业愿景
该公司的商业规划同样雄心勃勃。初期产品将聚焦于工业自动化领域。长期来看，Tworek的愿景是打造能够自我复制和进化的工厂，甚至制造生物机器以自动生成定制化设计，最终可能涉及改造行星。这一构想依赖于一个名为Ceres的模型，该模型将通过单一算法开发，以区别于主流的分阶段训练模式。
Tworek的创业是AI领域“新势力”崛起的缩影，展现了顶级研究者对现有技术路线的深刻反思。尽管前路充满不确定性，但这些敢于挑战巨头、探索颠覆性路径的尝试，正为人工智能的下一代突破注入了至关重要的活力。未来AI的形态，或许正因此被重新定义。
