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忆生科技致力于构建下一代具有完整感知与预测功能的闭环自主智能 AI 系统。创始人马毅是美国加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学博士，先后任职于伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学等，现担任香港大学计算机系主任和数据科学研究院院长。

今年初，真格基金天使轮投资忆生科技。

从学界跨向业界，在 Scaling Laws 被多数人追随的 AI 领域，马毅是少数派中的少数派。在更少人走的路上，他坚持探索白盒大模型、创办忆生科技，想在 AI 大模型领域做一些非同质化的、使命驱动的事。

在近期访谈中，马毅分享了他研究白盒模型的意义及愿景，探讨了他认为真正智能的大模型，以及他创业的背后思考。以下是访谈原文。

本文经授权转自《晚点LatePost》（ID：postlate）

作者｜程曼祺

编辑｜宋玮 黄俊杰

当大部分人都相信一件事或趋势时，不同意的人可以选择沉默，也可以大声说出来。前者是少数派中的多数派，后者少数派中的少数派。

马毅就是一个少数派中的少数派。

自 2000 年从伯克利大学博士毕业以来，马毅先后任职于伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学和香港大学，现担任香港大学计算机系主任和数据科学研究院院长。

他最早将「压缩感知」技术应用于计算机视觉领域，在人脸识别、物体分类等任务上产生了巨大影响。

知名 AI 学者李飞飞是马毅在 UIUC 时参与招聘的第一个华人助理教授，ResNet 一作何恺明是马毅在微软亚研院负责视觉组时招的第一个新员工。

马毅公开表达时直言不讳。AI 业界惊叹于 GPT 等大模型的威力，担心 AI 可能毁灭人类，如图灵奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton） 和 OpenAI 发起者之一伊隆·马斯克（Elon Musk）就多次将 AI 类比为原子弹，呼吁监管。

「说现在的 AI 危险的人，要么是无知，要么是别有目的。」马毅在 twitter 上回应 AI 威胁论。

强烈的观点来自他对当前 AI 系统的理解。不少人相信用更多数据、更大算力做更大参数的模型，就可以实现 AGI（通用人工智能），这就是大模型的 Scaling Laws（规模定律），它被一些人视为 「信仰」。

马毅则不相信这条路。他认为现在的深度学习网络本质上都在做压缩（compression)：就是从图像、声音和语言等高维信号里，找到能表示数据间相关性和规律的低维结构。

2023 年底发表白盒大模型框架 CRATE 时，马毅在社交媒体上称压缩不会通向通用智能或意识

「GPT 有很多知识，但知识不等于智能。」GPT 表现出来的数学推理等能力在马毅看来本质还是依靠记忆、统计，就像一个接受填鸭式教育的高分低能的学生，它并不能学到因果推理、逻辑等能力。

马毅理解的智能，是能自己纠正现存知识的不足并发现新知识的系统。