清华大学助理教授刘子鸣分享了他从物理到AI的跨界经历，以及他创立的公司“圆环智能”在AI for AI领域的探索。他描述了当前中美Neo Labs（新型实验室）的资本狂潮，重点介绍了AI for Research（AI自动做研究）和世界模型两大热门赛道。刘子鸣提出了独特的“圆模型”概念——用AI预测模型训练结果，目标是实现自动化AI物理学，最终发现下一个颠覆性架构。
Summarized by Podsumo
清华大学助理教授刘子鸣分享了他从物理到AI的跨界经历，以及他创立的公司“圆环智能”在AI for AI领域的探索。他描述了当前中美Neo Labs（新型实验室）的资本狂潮，重点介绍了AI for Research（AI自动做研究）和世界模型两大热门赛道。刘子鸣提出了独特的“圆模型”概念——用AI预测模型训练结果，目标是实现自动化AI物理学，最终发现下一个颠覆性架构。
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Neo Labs资本狂潮：刘子鸣形容融资过程“太疯狂了”，投资人打探消息、快速决策，种子轮+无限加轮成为常见策略
“圆模型”核心：将训练曲线作为预测目标，而不是传统Next Token。通过训练模型预测其他模型的训练结果，加速架构探索
AI for AI分两条路：一条是Coding Agent改进（如RSI），另一条是更聪明的AI researcher，刘子鸣选择后者，强调结构化和符号化
机制可解释性：刘子鸣认为，虽然可解释性（如Anthropic的单神经元解释）有趣，但很不鲁棒，换随机种子就失效；需要更系统的AI物理学
未来愿景：Vibe Training：刘子鸣希望最终做出“训练自动驾驶仪”，让用户只需描述需求，系统就能端到端设计、训练、部署模型，实现模型民主化
"我们现在的AI就像蒂谷盯着一个星区，过分迷恋Transformer，而忽略了整片星空。 — 刘子鸣"
"我把自己当成模型训练了60天，每天预测训练曲线，第45天突然『开悟』了——这让我相信圆模型是可能的。 — 刘子鸣"
"New Lab的本质是前6-12个月像实验室一样探索，一旦『顿悟』，就按公司的方式运转。 — 刘子鸣"