3月毕业，8月入职清华大学助理教授——这还没正式报到，创业官宣先来了。

7月6日，陈勇超正式在X平台上宣布，创立Apex Intelligence（中文名：超衍智能）。

公司专注于自主进化基础模型（Self-Improving Model）的研发。

Slogan是“Unlock Undiscovered Discovery”，翻译过来就是“解锁尙被发现的发现”。

目标很明确——让大模型从复刻人类已有的知识，转向自主发现那些未知的规律。

大模型创业圈，已经很久没有出现这种“从基础研究里长出来”的新公司了。

天才学者与跨界背景

我们先看看陈勇超本人的履历。可以说，他是一名极具科研抱负的青年学者。

2017年，他考入中国科学技术大学工程科学学院，主修理论与应用力学，辅修应用数学。

2021年本科毕业时，他拿到了该校本科生最高荣誉——郭沫若奖学金。

毕业后，他远赴哈佛大学工程与应用科学学院（SEAS）和麻省理工学院信息与数据科学研究所（MIT LIDS）联合培养攻读博士。

今年3月，他获得博士学位。

读博期间，他先后担任多个研究岗位：

• MIT-IBM Watson AI Lab研究员（2023–2025）
• 微软研究院AI Frontiers团队（2024）
• 谷歌研究院（2025）

博士毕业前，他手握多个海外机会，包括DeepMind的工作邀约，以及两家专注AI自动科研方向的初创公司Periodic Labs、Unreasonable Lab的橄榄枝——但都被他婉拒了。

最终，他选择回国加入清华大学，任人工智能学院助理教授，8月1日正式报到。

这条创业官宣，比他正式入职的时间还早了整整一个月。

据清华人工智能学院官网信息，陈勇超的研究方向跨度不小：

• 大语言模型/多模态模型的后训练、推理、规划与工具使用
• 机器人与自主系统领域的任务规划和具身大模型（VLA）

核心目标很纯粹——构建面向自主系统的通用、可扩展神经符号模型。

值得补充的是，在符合国家法律法规和学校合规审批流程的前提下，清华是允许全职教师创立公司的。这种“产学研”双轨发展的土壤，也给了顶尖学者更多尝试的空间。

团队构成与在招岗位

作为一家刚刚冒头的初创公司，超衍智能已经搭起了一个横跨顶尖学术与头部产业的核心班底。

从招聘启事来看，其创始团队与核心研发骨干的学术背景来自：清华、哈佛、MIT、密歇根大学。

产业背景的成员则曾就职于：谷歌、微软、亚马逊，以及国内的月之暗面、智谱AI、蚂蚁集团。

这说明，超衍智能已经成功招揽了一批来自大模型工业界的早期员工。

目前，公司正开放招募首批核心成员，岗位涉及：

• 全栈开发/算法（包括Agent Harness、Agent Infra方向）
• AI核心系统研发（机器人、芯片、生命科学等方向）
• AI运维工程师

超衍智能对首批成员的定位非常明确——直接承担核心攻坚任务，全程参与“自进化ASI智能体系从0到1的搭建”。

聚焦自进化与AI Scientist

超衍智能瞄准的方向，业内通常归为AI Scientist或Auto Research一类。

简单来说，就是让AI系统能自主提出研究问题、设计实验路径，并从真实反馈中持续迭代自身能力。

这也是陈勇超博士期间研究的延伸。

他在谷歌实习期间，以第一作者身份参与了TUMIX项目。该项目通过让多个走不同工具策略的agent互相校对、迭代收敛，直接把Gemini-2.5-Pro在高难度基准HLE上的得分从21.6%提升到了34.1%。

最近半年，自进化模型正在成为下一代大模型最热的前沿方向之一。

以OpenAI与Anthropic（Claude）的最新旗舰模型为代表，业界着重强调模型在“自主性”、“多步代码推理”以及“输出自验证”三大维度的深度突破。

相关综述也指出，当前很多Agent系统仍依赖人工配置，部署后相对静态。而self-evolving agent的核心，就是让系统能基于交互数据和环境反馈自动增强自身能力。

所以说，现在这届自进化模型的场子，热气正往外冒。

目前，这一方向在国内外均处早期阶段。海外同行也在跑类似路线，但还没有团队公开拿出顶刊级别、完全由AI主导的科研成果。

对于刚刚成立的超衍智能来说，比起海报上的ASI叙事，接下来的团队组建速度和第一轮融资进展，才是更值得外界紧盯的看点。

值得一提的是，超衍智能将参加本周在首尔举办的AI顶会ICML（国际机器学习大会），并在8-11日发起小范围交流活动。感兴趣的投资者和研究者，可以借机进一步交流。

参考：

1. https://yongchao98.github.io/YongchaoChen/

2.https://mp.weixin.qq.com/s/sgaKEjj8OwYFLwI8fdqvrQ

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