成立仅四个月的元环智能（MetaCircle）宣布完成连续两轮共计数亿元融资。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+轮则引入上海半导体产投、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、云时资本等双币基金。公司表示，本轮融资将用于元模型核心算法的迭代、阶段性产品的探索、团队扩充，以及持续发布自研基准benchmark。
元环智能的技术路线围绕“元模型”（Meta Model）展开。当前大语言模型主要承担“思考”职能，但在科学发现、物理世界建模以及AI自身设计等任务中，单纯依赖语言能力难以覆盖。元环智能试图构建的元模型，是一套能够直接生成模型架构与训练超参数的系统：给定一个陌生模型，该系统可预判其表现水平及适用场景，从而为AI模型的设计与训练提供前置判断依据。这一思路与当前热门的RSI（Recursive Self-Improvement，递归式自我改进）路线存在根本区别——后者依赖海量算力反复试错，而元模型试图直接学习模型表现背后的规律。
公司创始人、首席科学家刘子鸣生于1998年，现任清华大学人工智能学院助理教授，本科毕业于北京大学物理系，博士毕业于麻省理工学院，并曾在斯坦福大学从事神经科学与AI方向的博士后研究。其此前最重要的研究成果KAN（Kolmogorov-Arnold Networks，柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络）构成了元模型的技术核心。KAN用“可学习的激活函数”替代传统神经网络中的固定激活函数，使模型结构从“黑盒”转向“白盒”。该成果自2024年发布以来，在GitHub上获得超过1.6万星标，谷歌学术引用超过5700次。
按照规划，元环智能将于明年推出通用的元模型1.0，不限定具体场景，用于生成适配各个垂直领域的专用模型。同时，团队自主研发的模型训练直觉测试基准“Architecture IQ”也将在近期发布，用于评估大模型及人类研究员对模型训练的直觉水平。该基准的推出，有望为“直觉模型”这一技术路线提供可量化的评价维度。
从行业视角看，元环智能所代表的元模型方向，试图在算力驱动的规模化试错之外，开辟一条以模型规律学习为核心的效率路径。若该路线在通用元模型上得到验证，其对AI模型开发流程的影响将不仅限于成本层面，更可能改变垂直领域专用模型的生成方式。不过，该技术目前仍处于早期阶段，元模型1.0的实际泛化能力与基准体系的有效性，尚待后续产品发布后进一步观察。
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