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近日，元环智能（MetaCircle）完成连续两轮共计数亿元融资。所获融资将用于元模型的核心算法迭代与阶段性产品的探索、扩充团队，并持续发布自研基准benchmark。
其中，种子轮由顺为资本领投，上海未来产业基金、星连资本、君礼资本等机构跟投；种子+轮吸引了上海半导体产投、360 战投、首程资本、上海人工智能产业系列基金等产业方及国资背景机构，以及 BV 百度风投、山行资本、云时资本等知名双币基金。
成立之初，元环智能即获得了多家市场化创投机构、产业资本及国资基金的共同支持，形成了多元化的股东阵容。
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上海未来产业基金表示：“我们认为，当模型智能的提升成为模型定价的主要依据，『设计模型本身』的能力会越来越重要。在 AI for AI 的两条路线里，RSI 是工程化的现在，元模型是更底层的未来 —— 元环在这条路上处于前沿也早期的位置。当多数团队在追求堆算力、炼模型时，他们在沉淀算法设计的直觉，让 AI 学会创造模型。
参与这一轮投资，是我们 Neolab 探索布局的一部分：在最早期、最不确定的地方，陪真正做底层研究的人走一段长路。”
关于元环智能
成立于 2026 年 5 月，元环智能（MetaCircle）是一家聚焦人工智能基础研究与 AI for AI 的科技公司。
“厚其洞见，驭其算力”（Scale Insight, not just Compute），元环致力于研究能够理解、预测并探索设计其他 AI 模型的“元模型”（Meta-Model）。其核心思路是从不同模型架构、训练配置和实验表现中学习规律，让 AI 不仅能够执行既定研发任务，也能进一步参与模型预测、实验选择与架构设计。
我们在做什么？
在全球都在用大语言模型（LLM）“思考”时，元环智能创始人、首席科学家刘子鸣提出，大语言模型只能覆盖世界问题的约 30%——文本、数学、编程这些“说得清”的任务。剩下 70% 的难题——科学发现、物理世界建模、AI 本身的设计——单靠语言解决不了，模型需要更底层的直觉。近期 Jev 等模型的发布，也让资本市场第一次看到“直觉模型”路线的可行性。
而元环智能做的“元模型”（Meta Model），是一台能直接生成模型架构和训练超参数的“直觉机器”：给 Ta 一个陌生模型，Ta 能预判它表现如何、在什么场景下更适配，相当于给 AI 行业装上“上帝视角”，将灵光一现变成日常，不堆算力卷直觉——帮开发者少走弯路、把算力花在刀刃上。
这正是元环智能与热门 RSI（Recursive Self-Improvement，递归式自我改进）路线的根本区别。业内用大语言模型做 AI 自我进化，在刘子鸣看来，就像户外野线探险：没有地图，没有方向直觉依据，唯一的通关方式是刷海量算力一遍遍试错。
元模型能够学会 AI 模型表现背后的规律，相当于拿到了整张地图并配备了 GPS，就拥有了一阶乃至全局的信息指引。
支撑这一判断的，是创始人的学术履历。
刘子鸣生于 1998 年，现为清华大学人工智能学院助理教授，本科就读于北京大学物理系，博士毕业于麻省理工学院（MIT），曾在斯坦福大学从事神经科学与AI方向的博士后研究。
他此前最重要的成果 KAN（Kolmogorov-Arnold Networks，柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络），用“可学习的激活函数”替代传统神经网络的固定激活函数，把模型从“黑盒”变成“白盒”——2024 年发布至今，在 GitHub 上获得超 1.6 万星标、谷歌学术引用超 5,700 次。
KAN 发表之后，很快掀起了大量围绕该成果的后续研究，这让彼时还在 MIT 念博四的刘子鸣收到了清华大学人工智能学院的教职 offer。
“KAN不是一篇文章，也不是一个具体的模型，它是一种方法论和一种世界观，能够从混乱之中涌现出秩序。它证明了模型设计可以像牛顿定律一样，被‘科研审美’与第一性原理收敛，元模型正是这一方法论的下一个台阶。”刘子鸣介绍。
刘子鸣表示：“如果说 LLM 擅长的是 30% 的已经被压缩过的符号世界或语言世界，元环智能所做的元模型则是解决剩下 70% 未被压缩过的数值世界，其核心就是 KAN模型，中短期内可用于工业检测、金融量化、气象预测、电力预测、自动驾驶、世界模型等按时间连续记录的数据场景设计出专门的预测模型，并验证可行性及商业化落地。
明年，我们将推出通用的元模型 1.0，不限定场景，去生成适配各个垂直领域的专用模型。”
公司成立于 2026 年 5 月，团队平均年龄约 22 岁，成员多来自清华、北大等顶尖高校，是当下最受一级市场青睐的典型“小天才团队”。公司的slogan是“厚其洞见，驭其算力”（Scale Insight, not just Compute）。团队近期也会发布自主研发的模型训练直觉的测试基准“Architecture IQ”，用来评估大模型和人类研究员对模型训练的直觉水平。
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