融资1.8亿！Karpathy力挺Flapping Airplanes重塑AGI

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重新审视智能的本质：数据效率的巨大鸿沟

当前最先进的大模型系统，其训练基础几乎涵盖了人类历史上所有可获取的数字化信息：网页、书籍、代码、论文以及海量的对话记录，总计达到数万亿 token。然而，这种学习方式与人类智能的形成过程存在着本质的区别。

人类在成年之前，所接触的语言、文本与符号总量大约只有几十亿 token。相比之下，AI 需要“吃掉”整个互联网才能学会像人一样说话，而人类只需要一个短暂的童年。Flapping Airplanes 的核心观点指出，在人类与现有 大模型 之间，存在着 10 万倍到 100 万倍的样本效率差距。

这意味着，目前的 AI 虽然强大，但其学习机制极其低效。Flapping Airplanes 的目标正是填补这一鸿沟，他们试图构建一个新防线：让模型在不需要摄入互联网一半内容的情况下，就能达到人类水平的思考能力。这一愿景如果实现，将彻底改变 人工智能 的发展轨迹。

颠覆性创新：质疑梯度下降与损失函数

要实现如此数量级的效率跃迁，仅靠对现有 Transformer 架构进行修修补补的渐进式改进显然是不够的。Flapping Airplanes 聚集了一批包括 IMO（国际数学奥林匹克）、IOI（国际信息学奥林匹克）、IPhO（国际物理奥林匹克）奖牌得主在内的顶尖人才，致力于探索真正的“Big Ideas”。

他们的研究方向显得颇为“激进”且具有学术深度： * 重构损失函数：不再满足于现有的优化目标，而是寻找更符合智能本质的学习信号。 * 质疑梯度下降：作为深度学习的基石，梯度下降算法是否是终极答案？Flapping Airplanes 正在探索可能替代或从根本上改进这一机制的新思路。

这种从底层原理出发的探索，虽然风险极高，但一旦成功，将在企业级应用、科学发现、机器人控制等领域释放出难以估量的价值。这也正是 AI变现 未来可能的新爆发点。

Karpathy 的洞见：为何看好“啥都没有”的初创公司？

在主流观点看来，AI 行业已经进入了巨头垄断的阶段。一家新的、以研究为导向的初创公司，如何在算力和数据都不占优势的情况下，与 Google、OpenAI 等巨头竞争？

Andrej Karpathy 对此给出了犀利的反驳。他指出，类似的质疑在 OpenAI 成立之初就曾出现过，但事实证明这种悲观论调是错误的。虽然巨头们通过持续扩大规模（Scaling Law）在既定路径上取得了惊人的 AI 进步，但整个领域依然充满了未知的“技术尘埃”。

Karpathy 认为，前沿大模型与“仅消耗 20 瓦功率的人类大脑”这一生物学奇迹之间，依然横亘着巨大的鸿沟。这意味着，能够带来 10 倍提升（而非 10% 的微增）的研究级突破，其概率依然非常高。Flapping Airplanes 具备罕见的从上到下的全栈理解能力，以及对顶尖人才的敏锐判断力，这正是孕育颠覆性创新的土壤。

独特的公司文化：Out-of-Distribution

“Flapping Airplanes”这个名字本身就充满了隐喻。正如早期的扑翼机尝试模仿鸟类飞行一样，这家公司试图模仿生物智能的高效性。他们在社交媒体上的表现也显得特立独行，关注列表里甚至包括旧金山机场和航空公司，这种非典型的、活跃的文化，反映了他们“Out-of-Distribution”（分布外）的定位。

他们不急于推出 ChatGPT 类的聊天机器人产品，也不急于盈利，而是专注于基础 AI 研究。这种长期主义的投入，在当今浮躁的创投圈显得尤为珍贵。GV、Sequoia 和 Index 等顶级风投的注资，也证明了资本市场对于底层技术突破的渴望。

结语

Flapping Airplanes 的出现，提醒我们 大模型 的发展远未触及天花板，甚至可能刚刚起步。在暴力计算之外，探索更高效、更接近人类认知本质的智能形式，是通往 AGI 的必经之路。无论你是关注 提示词 技巧的开发者，还是寻找 AI变现 机会的创业者，都应当密切关注这类致力于底层范式转移的公司。

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