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。

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

00:46:51 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？

01:34:50 截至 2026 年 AI 发展阶段和创业新体验

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