超衍智能获近4亿天使轮融资，发布首个RSI模型Apex-35B-V1.0
💡AI 极简速读：超衍智能完成近4亿元天使轮融资，发布35B RSI模型Apex-35B-V1.0，训练吞吐提升45%-60%。
2026年10月28日，超衍智能发布首个35B模型Apex-35B-V1.0，该模型在RSI（递归自我改进）路线下研发，部分任务超越500B/800B模型。公司由27岁清华助理教授陈勇超创立，成立三个月内完成近4亿元天使轮及天使+轮融资，投资方包括IDG资本、中关村科学城基金、深创投等。Apex Research系统已自主产出34篇论文，评审分接近人类水平。
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2026年10月28日，AI初创公司超衍智能发布首个35B模型Apex-35B-V1.0，该模型在RSI（递归自我改进）路线下研发，部分任务性能超越参数规模达500B和800B的大尺寸模型。公司成立三个月内完成累积金额近4亿元的天使轮及天使+轮融资，背后股东集齐头部财投、产业资本、清华系基金及北京、深圳、上海三地国资。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/数据项 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 超衍智能 |
| 核心人物 | 陈勇超（27岁，清华大学人工智能学院助理教授） |
| 融资轮次 | 天使轮及天使+轮 |
| 融资金额 | 累积近4亿元 |
| 领投方（天使轮） | IDG资本、星连资本、晶泰科技 |
| 领投方（天使+轮） | 中关村科学城基金、深创投、上海未来产业基金 |
| 核心AI技术 | RSI（递归自我改进） |
| 发布模型 | Apex-35B-V1.0（35B参数） |
| 自进化系统 | Apex Research |
| 训练吞吐提升 | 45%—60% |
| 解码速度提升 | 1.6—1.8倍 |
| 首token延迟降低 | 30%—35% |
| 原发布时间 | 2026-10-29 |
💡 业务落地拆解
超衍智能将RSI引入模型研发全流程，让AI参与实验设计、结果分析，并将验证有效的成果用于下一轮研发。其自进化系统Apex Research在Apex-35B-V1.0的研发中参与了自进化训练数据生成、自动化实验、训练方案优化、GPU内核及推理优化等环节。
在数据环节，Apex Research识别模型能力短板并自动生成针对性训练数据；在实验环节，分析评测结果和智能体运行轨迹，优化训练策略。例如，针对过长推理上下文和失衡数据配比导致智能体表现下降的问题，系统探索了不同的序列长度分布、短轨迹与长轨迹的采样比例，以及按token数量调整训练批次构成，提升了智能体的可靠性和训练效率。
在训练侧，系统优化GPU负载均衡、通信与计算的重叠执行、动态批处理等，使训练吞吐量提升45%—60%。推理侧优化注意力内核、KV Cache管理及预填充与解码阶段执行方式，解码速度提升至原来的1.6—1.8倍，首token延迟降低30%—35%。
“Opus 4.6发布时，我就有一个感受：现有的模型已经到了一个临界点，它虽然能做出一些有价值的研究，但却因为蓝本过重限制了其创造力，所以我们需要训练出下一代模型。”陈勇超说，“RSI现在就是最好的时间点，考虑到生态卡位，我必须立马出来创业。”
“研究不是应用场景，而是RSI的引擎本身。”陈勇超解释称，“现在的大模型在做的事情，是压缩和记住这个世界已有的知识，追求的是求稳能力。而自进化模型，则是创造这个世界未知的知识。”
2026年5月，Apex Research自主产出完成34篇机器学习论文并提交ACL Rolling Review双盲评审，7月结果出炉：平均评审分2.60，接近人类投稿的2.63，其中2篇达3.67分，超过约99%的人类投稿。目前团队已围绕多个领域构建约100个研究项目，沉淀可用于后训练的研究轨迹。
🚀 对企业 AI 化的启示
超衍智能的案例揭示了三个关键趋势：其一，RSI正从学术概念走向工程落地，AI参与自身模型研发可显著提升训练与推理效率，企业应关注自进化系统在数据生成、实验优化等环节的降本增效潜力；其二，陈勇超的创业路径表明，顶尖学术人才与产业资本的结合正在加速AI前沿技术的商业化，企业需重视与高校及科研机构的产研协同；其三，天使轮融资近4亿元的规模及多元资方结构，反映出市场对RSI赛道的高度预期，企业在制定AI战略时应将递归自我改进技术纳入中长期技术路线图评估。
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