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节目简介
来源：小宇宙
我们此前访谈过谢赛宁（AMI）、洪乐潼（Axiom），他（她）们分别来自在欧洲和美国的neo lab。但今天，这个现象已不止于海外——2026年，中国也涌现了一批新型实验室。
这些有研究背景的老师或学生，正在成为一级市场的新宠儿。他们普遍年轻、有名校科研背景、第一次创业。在还没有产品的时候，就能以估值数亿美金融资。当下资本涌入最活跃的方向是，世界模型和AutoResearch（又称AI for AI）。
我很好奇这个现象的现实与成因。这集节目，我邀请了清华大学人工智能学院助理教授、上海期智研究院PI刘子鸣。他毕业于北大和MIT，是KAN网络的一作，于3月刚刚回国到清华任教，同时参与创建公司元环智能。他用“太疯狂了”来形容这股新的资本潮。
我们聊了聊中美neo labs的兴起与成因，以及他所探索的一条非典型AI for AI叙事。
接下来，就是我对刘子鸣的访谈。
OUTLINE:
00:02:00 刘子鸣的自我介绍（从物理转型AI）
00:08:24 研究者的类型：“鸟人”vs“蛙人”
00:10:24 2024年研究KAN网络，刚开始Max Tegmark不同意
00:16:18 思考，怎么让设计模型也变成一门科学，变得scalable？
00:18:21 我同意谢赛宁说，“大语言模型是反bitter lesson的”
00:20:20 在我看来，在后LLM的时代，模型设计会变得更重要，因为LLM的成功不是因为模型
00:21:16 我的研究：嫁接神经和符号两个世界，嫁接AI和自然科学两个世界
00:28:00 从MIT到斯坦福，信仰变了，身边很多人都从scientist转化成entrepreneur
00:37:11 26年，亲历了硅谷和中国两边neo labs创业潮，neo labs大量涌现的本质是什么？
心理层面，一部分研究员不想做“大头兵”；现实层面，neo labs的方向是Coding Agent的missing part
00:42:41 当下neo labs资本涌入最活跃的两个方向：世界模型和AutoResearch
00:44:16 作为neo labs参与融资的实际体感：“就是，太疯狂了！”
00:46:51 做AI for AI技术路线和田渊栋的Recursive Superintelligence（RSI）区别是什么？
00:54:53 meta model（原模型）是预测下一个curve，这件事怎么做呢？ 设定的目标是什么？
01:04:20 如何理解AI这个黑盒？空间（看得更细）、时间（看模型如何演化）、平行宇宙（做可控实验）
01:09:09 为什么做AI for AI需要Physics of AI？为什么做AutoResearch需要理解AI的原理？
01:12:49 Anthropic的机制可解释性能做到什么程度？
01:18:16 如果AI for AI在AGI主线上，neo labs和现有frontier labs的竞争
01:21:57 倘若人人都能训模型，能干啥？
01:26:25 梳理今年中美做AI for AI的创业团队和路线
01:34:50 截至2026年AI发展阶段和创业新体验
LINKS：
我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出；
我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出；
如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。
DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。
CONTACT: [email protected]
Jump into the new world-and explore with us!😉
这些有研究背景的老师或学生，正在成为一级市场的新宠儿。他们普遍年轻、有名校科研背景、第一次创业。在还没有产品的时候，就能以估值数亿美金融资。当下资本涌入最活跃的方向是，世界模型和AutoResearch（又称AI for AI）。
我很好奇这个现象的现实与成因。这集节目，我邀请了清华大学人工智能学院助理教授、上海期智研究院PI刘子鸣。他毕业于北大和MIT，是KAN网络的一作，于3月刚刚回国到清华任教，同时参与创建公司元环智能。他用“太疯狂了”来形容这股新的资本潮。
我们聊了聊中美neo labs的兴起与成因，以及他所探索的一条非典型AI for AI叙事。
接下来，就是我对刘子鸣的访谈。
OUTLINE:
00:02:00 刘子鸣的自我介绍（从物理转型AI）
00:08:24 研究者的类型：“鸟人”vs“蛙人”
00:10:24 2024年研究KAN网络，刚开始Max Tegmark不同意
00:16:18 思考，怎么让设计模型也变成一门科学，变得scalable？
00:18:21 我同意谢赛宁说，“大语言模型是反bitter lesson的”
00:20:20 在我看来，在后LLM的时代，模型设计会变得更重要，因为LLM的成功不是因为模型
00:21:16 我的研究：嫁接神经和符号两个世界，嫁接AI和自然科学两个世界
00:28:00 从MIT到斯坦福，信仰变了，身边很多人都从scientist转化成entrepreneur
00:37:11 26年，亲历了硅谷和中国两边neo labs创业潮，neo labs大量涌现的本质是什么？
心理层面，一部分研究员不想做“大头兵”；现实层面，neo labs的方向是Coding Agent的missing part
00:42:41 当下neo labs资本涌入最活跃的两个方向：世界模型和AutoResearch
00:44:16 作为neo labs参与融资的实际体感：“就是，太疯狂了！”
00:46:51 做AI for AI技术路线和田渊栋的Recursive Superintelligence（RSI）区别是什么？
00:54:53 meta model（原模型）是预测下一个curve，这件事怎么做呢？ 设定的目标是什么？
01:04:20 如何理解AI这个黑盒？空间（看得更细）、时间（看模型如何演化）、平行宇宙（做可控实验）
01:09:09 为什么做AI for AI需要Physics of AI？为什么做AutoResearch需要理解AI的原理？
01:12:49 Anthropic的机制可解释性能做到什么程度？
01:18:16 如果AI for AI在AGI主线上，neo labs和现有frontier labs的竞争
01:21:57 倘若人人都能训模型，能干啥？
01:26:25 梳理今年中美做AI for AI的创业团队和路线
01:34:50 截至2026年AI发展阶段和创业新体验
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