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OpenAI和DeepMind大佬离职联手,誓用AI科学家实现室温超导!已融3亿美元

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-10-02 12:25 等级:
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渐渐发现这些看似野蛮的南疆百姓的另一面,没那么多心眼,认可一个人

> 厂商新闻《OpenAI和DeepMind大佬离职联手,誓用AI科学家实现室温超导!已融3亿美元》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-02 14:30

    • 编辑:CN


    新智元报道

    编辑:艾伦

    【新智元导读】OpenAI的后训练负责人和DeepMind的另一位AI4S大佬,双双离职并成立了一家AI4S公司Periodic Labs,专注于用AI Agent改造传统科研,助力攻克室温超导等世纪难题。目前该公司已获3亿美元融资。

    就在今天,OpenAI后训练负责人William Fedus发布推文宣布,与DeepMind的另一位AI4S大佬Ekin Dogus Cubuk合伙创办了AI4S公司Periodic Labs,还挖来了20余名来自OpenAI、Meta、谷歌的顶级研究员。


    完整推文可下滑浏览:

    今天,@ekindogus和我很高兴介绍@periodiclabs。 我们的目标是培养一名人工智能科学家。 科学的运作方式是推测世界可能是什么样子、进行实验并从结果中学习。 智能是必要的,但并非充分条件。当发现想法与现实相符时,新知识便会诞生。因此,在Periodic,我们正在培养人工智能科学家,并为他们打造自主运作的实验室。 迄今为止,科学界的人工智能进步都源于在互联网上训练的模型。然而,尽管互联网规模庞大,其规模依然有限(据估计,互联网上大约有10T个文本标记,而一个英文单词可能由1-2个标记组成)。近年来,最前沿的人工智能模型已经完全耗尽了互联网的容量。 研究人员寻求更好地利用这些数据,但正如任何科学家都知道的那样:虽然重读教科书可能会带来新的见解,但他们最终需要尝试他们的想法,看看它是否成立。 自主实验室是我们战略的核心。它们提供海量高质量数据(每个实验都能产生数GB的数据!),这些数据在其他地方是独一无二的。它们也产生了宝贵的负面结果,但这些结果很少被发表。但最重要的是,它们为我们的AI科学家提供了行动的工具。 我们从物理科学开始。 技术进步受到我们设计物理世界的能力的限制。 我们之所以从这里入手,是因为实验具有较高的信噪比,并且(相对)速度很快,物理模拟可以有效地模拟许多系统,但更广泛地说,物理学是一个可验证的环境。人工智能在拥有数据和可验证结果的领域(例如数学和代码)进步最快。在这里,自然就是强化学习的环境。 我们的目标之一是发现比现有材料工作温度更高的超导体。重大进展将有助于我们打造下一代交通工具,并构建损耗最小的电网。但这仅仅是一个例子——如果我们能够实现材料设计的自动化,我们就有可能加速摩尔定律、太空旅行和核聚变的发展。 我们还致力于将我们的解决方案应用于工业界。例如,我们正在帮助一家半导体制造商解决芯片散热问题。我们正在为他们的工程师和研究人员培训定制代理,帮助他们理解实验数据,从而更快地进行迭代。 我们的创始团队共同创建了ChatGPT、DeepMind的GNoME、OpenAI的Operator(现在是Agent)、神经注意力机制MatterGen;他们还扩展了自主物理实验室;并为过去十年中一些最重要的材料发现做出了贡献。我们齐心协力,致力于扩大规模并重塑科学研究的方式。 我们非常荣幸地获得了与我们拥有共同愿景的投资者的支持,包括领投我们3亿美元融资的(@a16z、@Felicis、DST Global、NVentures(NVIDIA的风险投资部门)、@Accel,以及包括@JeffBezos、@eladgil、@ericschmidt和@JeffDean在内的个人。他们的支持将帮助我们壮大团队、扩大实验室规模,并培养第一代AI科学家。 Periodic Labs志在重塑科研的底层流程:他们要让AI走进实验室、提出假设、执行实验、生成数据、优化设计——一步步逼近「自动化科学发现」的理想。

    新公司一位员工Xander Dunn 还Cue了一下今天刚发布的Sora 2,认为培养AI科学家比OpenAI试图打造另一个社交媒体App巨头更有意义。


    从ChatGPT与GNoME

    走向一间AI科研实验室

    Periodic Labs的两位联合创始人William Fedus和Ekin Dogus Cubuk,有着双重履历线:他们既站在当今AI前沿模型的核心构建现场,也长期深入物理与材料科学的理论与实践。

    William Fedus是Transformer架构的重要共作者,曾在Google Brain、OpenAI领导核心模型的后训练(Post-Training)方向。


    他本科毕业于MIT物理系,后于蒙特利尔大学取得计算机科学博士学位,有着物理+计算机的双重背景。


    ChatGPT早期版本的强化学习管线正是他主导建立。

    他也是Operator(现Agent)的早期开发者,关注点始终聚焦在「如何让语言模型具备实用智能」。


    Ekin Dogus Cubuk则是一位物理出身的材料科学家,曾在DeepMind和Google Brain领导材料科学与化学研究。


    他是哈佛大学凝聚态与材料物理和计算科学的博士。


    他参与了GNoME(DeepMind在材料科学发现领域的旗舰项目),也在Google内部构建了多个自动化合成实验平台,聚焦于如何用AI寻找新材料。

    两人的交集最早来自Google内部,一次合力翻轮胎的趣事成为他们相识的契机——但真正把他们聚在一起的,是对AI科学家的共同追求。

    他们都意识到:LLM已经在代码、数学和知识问答中展现了强大能力,但如果不让AI与物理世界「做实验」,它就无法生成真正的新知识。

    于是,2025年,两人共同宣布离职,成立Periodic Labs,目标是打造「面向物理世界的AI科学家」。

    在这家新公司中,我们还找到了今年8月从MSL离职的Rishabh Agarwal。


    他以全印度高考第33名的身份——相当于中国的省状元——进入「印度清华」印度理工大学孟买分校就读计算机专业。

    本科毕业后进入北美学术界的AI圣地,Yoshua Bengio创立的加拿大魁北克AI研究所Mila,取得了AI博士学位。


    他的被引已破万,获得过NeurIPS的最佳论文奖,还从去年9月开始担任麦克吉尔大学的兼职教授。

    另外,我们还发现这家新公司还有中科大少年班05级校友Wei Chen。



    在加入Periodic Labs前,他在TikTok做技术领导,负责机器学习。


    科学是一种「可验证」的环境

    Periodic Labs对科学的理解,带有一种行动主义哲学。他们提出的核心观点是:

    互联网文本已经被模型读尽,真正稀缺的是实验数据。

    相比于人类语言和代码,物理实验的结果是真实、可验证、不能编的。

    而科学之所以有效,正是因为它的每一个猜想都可以被实验验证或推翻。

    Periodic的选择很明确:不再从网络上「榨干」数据,而是走向现实世界,把实验变成模型优化的关键环节。

    他们的系统是具备闭环推理能力的AI智能体:从文献中提出假设、调用仿真工具建模、自动规划实验、执行材料合成,再根据结果更新假设、继续搜索更优解。大自然成了RL环境,实验成为Ground Truth(真值)与Reward(奖赏函数)

    Periodic认为,要训练出这样的AI,需要三种信息源紧密耦合:

      大模型语言推理能力(预训练+中期训练)

      仿真系统(比如第一性原理模拟、晶体建模工具)

      高通量实验平台(自动化合成与测量)

    这三者互为补充,构成了AI科学家的「感知—认知—行动」闭环。

    为什么从超导材料开始

    Periodic的首个科研方向,选定了一个看似遥远却极具象征意义的目标:高温超导材料的发现

    就像OpenAI做AGI前必须先做出玩Atari的智能体、能写代码的助手,我们也必须先做出在一个物理子领域内能跑通完整科研闭环的AI系统。


    这个目标具有数个吸引人的特性:

      科学上,200K以上的常压超导体尚未被发现,一旦实现,将重塑人类对量子行为的理解;

      工程上,超导是一种相变特性,健壮性较强,不容易被微观缺陷干扰,适合用实验+仿真迭代;

      自动化上,粉末合成流程较为可控,便于机器人系统高通量探索;

      商业上,与能源传输、芯片冷却、量子计算等前沿领域均高度相关。

    在实现过程中,系统需要具备的能力远远超出单一任务,包括文献解析、晶体结构生成、热力学建模、实验配方优化等。

    而这些能力一旦建立,便可横向迁移至磁性材料、电池材料、半导体结构等其他物理域。

    从科学发现,到赋能工程师与产业研发

    Periodic并不只想做科学界的「突破性实验室」。

    他们的目标同样是构建在产业中可部署的AI科研助手

    他们要打造嵌入研发流程的Copilot(co-pilot for physical R&D),让材料、半导体、航空航天、国防等行业中的一线工程师和研究员,能用AI更快地分析实验数据、构建设计空间、发现隐藏参数,缩短试验周期。


    他们已经与一家半导体公司合作,解决芯片散热问题。

    Periodic的系统会读入历史实验数据,调用仿真,结合当前实验条件,输出新的设计方向,并评估可能的物理约束与极限。

    从搜索空间压缩到结构生成,从材料预测到合成计划,这类系统将成为工程团队的外置大脑。

    多学科深度融合+实验优先

    Periodic的组织结构与大多数AI公司不同。

    其团队大约30人,一半是顶尖的LLM研究者,一半是来自物理、化学与材料工程的一线实验专家。

    每周的内部教学课,让模型研究员了解量子力学与晶体生长,让化学家理解强化学习与数据管线。


    他们强调「可以问最笨的问题」,也强调「行动比论文更有说服力」。

    这是一家以构建为本、以实验为先的研究机构。

    同时,Periodic也与高校建立了深度合作,包括设立学术顾问委员会与资助计划,资助那些在学术体系下更适合推进的基础工具研究,构建长期的科研生态。

    3亿美元融资背后的信号

    在宣布公司创立的同时,Periodic也披露了由a16z领投的3亿美元融资,参与投资者包括NVIDIA(NVentures)、Felicis、DST、Accel,以及杰夫·贝索斯、Elad Gil、Eric Schmidt、Jeff Dean等个人。

    这是一个顶尖AI与顶尖实验系统共同启动、以十年为周期布局科研范式转变的团队。

    他们的目标是明确的:重构人类如何发现知识这件事本身。

    如果你今天还在思考「AGI会不会取代人类科学家」,Periodic Labs的答案可能会让你换一个角度看:科学不是只有智力,更是一个与现实交互、被自然评判的过程。

    而真正强大的AI科学家,必须能自己去做实验。

    Periodic要做的,是让它成为现实。

    参考资料:

    https://www.youtube.com/watch?v=5FoWFeJCa2A

    https://x.com/LiamFedus/status/1973055380193431965

    https://x.com/xanderai/status/1973067906259841457

    https://www.linkedin.com/in/william-liam-fedus-26547811/

    https://www.linkedin.com/in/ekin-dogus-cubuk-9148b8114/

    https://www.linkedin.com/in/agarwl/

    https://www.linkedin.com/in/wchen89/

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    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

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