Robinhood CEO 的新 AI 估值 9 億美金，打造無幻覺的數(shù)學(xué)超智能

Robinhood 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Vlad Tenev 和 Helm.ai 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Tudor Achim 聯(lián)合創(chuàng)立的一個新 AI 公司 Harmonic.fun 火了，它以獨(dú)特的“數(shù)學(xué)超智能”（Mathematical Superintelligence, MSI）概念。

今天，Harmonic.fun 宣布完成了 1 億美金 B 輪融資，由 KP 領(lǐng)投，Paradigm、Ribbit Capita、Sequoia Capital 以及 Index Ventures 跟投，估值近 9 億美金。去年 9 月份完成由 Sequoia 領(lǐng)投的 7500 萬美金的 A 輪融資，當(dāng)時估值為3.25 億美金。

Harmonic 的理念我覺得很有意思：真正的智能，必須根植于可驗(yàn)證的邏輯與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推理。Vlad Tenev 和 Tudor Achim 認(rèn)為，當(dāng)前主流的 AI 模型，尤其是大語言模型，雖然在生成文本和理解自然語言方面表現(xiàn)出色，但其內(nèi)在的概率性機(jī)制導(dǎo)致了“幻覺”現(xiàn)象的普遍存在。

這意味著這些模型可能會生成看似合理但實(shí)際上是虛假或不準(zhǔn)確的信息。對于許多高風(fēng)險、高精度要求的應(yīng)用場景，如軟件開發(fā)、金融分析、科學(xué)研究等，這種不確定性是不可接受的。

因此，Tudor 和 Vlad 決定專注于開發(fā)一種基于形式化數(shù)學(xué)推理的 AI，即數(shù)學(xué)超智能（MSI）。他們的目標(biāo)是構(gòu)建一個能夠提供可驗(yàn)證的、無幻覺的 AI 推理引擎，從而在根本上解決 AI 的可靠性問題。

傳統(tǒng)的 AI 模型，特別是基于深度學(xué)習(xí)的語言模型，其工作原理通常是基于對海量數(shù)據(jù)的模式識別和概率預(yù)測。它們通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計規(guī)律來生成內(nèi)容或進(jìn)行決策，但這種方法 inherently 帶有不確定性。

當(dāng)模型遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未曾出現(xiàn)過的情況，或者需要進(jìn)行復(fù)雜的多步邏輯推理時，就可能出現(xiàn)“幻覺”——即生成看似合理但實(shí)際上是錯誤或虛假的信息。這種“幻覺”問題，嚴(yán)重限制了 AI 在金融、醫(yī)療、法律、工程等對準(zhǔn)確性要求極高的關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用。

Harmonic 的數(shù)學(xué)超智能（MSI）則采取了截然不同的路徑。它并非依賴于概率性預(yù)測，而是根植于形式化數(shù)學(xué)推理和邏輯證明。這意味著 MSI 的輸出結(jié)果是可驗(yàn)證的，其正確性可以通過數(shù)學(xué)邏輯進(jìn)行嚴(yán)格的證明。MSI 的核心優(yōu)勢在于：

1. 可驗(yàn)證的準(zhǔn)確性：MSI 的推理過程和結(jié)果都可以通過形式化方法進(jìn)行驗(yàn)證，確保每一步邏輯都是嚴(yán)謹(jǐn)且正確的。這與傳統(tǒng)AI的“黑箱”特性形成鮮明對比，為用戶提供了對其輸出結(jié)果的完全信任。

2. 消除幻覺：由于其基于邏輯和證明的本質(zhì)，MSI 從根本上避免了“幻覺”的產(chǎn)生。它不會“編造”信息，而是嚴(yán)格遵循數(shù)學(xué)和邏輯規(guī)則進(jìn)行推理，確保了結(jié)果的真實(shí)性。

3. 透明的錯誤標(biāo)記：Aristotle 模型不僅能夠進(jìn)行推理，還能夠清晰地識別并標(biāo)記推理過程中的錯誤或不一致之處。這種透明度對于調(diào)試、審計和理解 AI 的決策過程至關(guān)重要，尤其是在高風(fēng)險應(yīng)用中，能夠幫助用戶快速定位問題并進(jìn)行修正。

現(xiàn)在，Harmonic 基于 MSI 技術(shù)開發(fā)了其旗艦?zāi)Ｐ?Aristotle ，旨在將數(shù)學(xué)超智能的能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。它被設(shè)計用來解決超越人類能力的復(fù)雜數(shù)學(xué)問題，并推動科學(xué)和工程領(lǐng)域的突破。Aristotle 的應(yīng)用場景非常廣泛，尤其是在那些對“零容忍”錯誤率有嚴(yán)格要求的領(lǐng)域：

• 軟件驗(yàn)證與合成：在區(qū)塊鏈、金融服務(wù)、航空航天等對安全性要求極高的行業(yè)中，軟件的正確性至關(guān)重要。Aristotle 能夠生成經(jīng)過形式化驗(yàn)證的軟件代碼，并對現(xiàn)有代碼進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證，從而確保系統(tǒng)的安全性和可靠性。這對于防止軟件漏洞、減少系統(tǒng)故障具有革命性意義。
• 金融建模與風(fēng)險管理：在金融領(lǐng)域，精確的數(shù)學(xué)模型是決策的基礎(chǔ)。Aristotle 能夠處理復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)，進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)險評估和模型驗(yàn)證，幫助金融機(jī)構(gòu)做出更明智的投資和風(fēng)險管理決策。
• 科學(xué)研究與工程設(shè)計：數(shù)學(xué)是所有科學(xué)和工程的基礎(chǔ)。Aristotle 能夠加速解決理論物理學(xué)、材料科學(xué)、生物工程等領(lǐng)域的復(fù)雜數(shù)學(xué)問題，從而推動基礎(chǔ)科學(xué)的突破和新技術(shù)的誕生。例如，它可以幫助科學(xué)家驗(yàn)證復(fù)雜的數(shù)學(xué)猜想，或者優(yōu)化工程設(shè)計中的參數(shù)。
• 教育與學(xué)習(xí)：盡管主要面向企業(yè)級應(yīng)用，但 MSI 的可解釋性和準(zhǔn)確性也為數(shù)學(xué)教育帶來了新的可能性。它能夠幫助學(xué)生更好地理解復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念，并通過可驗(yàn)證的步驟來學(xué)習(xí)推理過程。

Harmonic 的 CEO Tudor Achim 強(qiáng)調(diào)，Aristotle 的 MSI“非常適合任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用，在這些應(yīng)用中，容錯率極低”。他們在去年的一篇介紹進(jìn)展的博客里提到說，

當(dāng)我們想知道一個問題的答案是否正確時，我們會檢查推理過程——答案背后的邏輯步驟。為了使人工智能系統(tǒng)真實(shí)、可解釋且與我們保持一致，我們必須賦予它們強(qiáng)大且可驗(yàn)證的推理能力。

推理的語言是數(shù)學(xué)，而數(shù)學(xué)是人類發(fā)現(xiàn)宇宙基本真理的手段。數(shù)學(xué)超級智能將極大地加速人類在科學(xué)和工程領(lǐng)域的進(jìn)步。

他們認(rèn)為，能夠進(jìn)行形式化數(shù)學(xué)推理的模型將產(chǎn)生保證正確且具有可解釋推理鏈的輸出，此類模型擁有透明且可自動驗(yàn)證的推理軌跡，將具備當(dāng)前一代模型所不具備的根本安全性。這種方法將立即應(yīng)用于航空航天、芯片設(shè)計、工業(yè)系統(tǒng)和醫(yī)療保健等軟件可靠性至關(guān)重要的關(guān)鍵行業(yè)。

有意思的是，Harmonic 采用的方法涉及使用合成數(shù)據(jù)生成進(jìn)行訓(xùn)練。該系統(tǒng)不依賴于網(wǎng)絡(luò)爬取的數(shù)據(jù)，而是自主生成正式的問題證明對，從而實(shí)現(xiàn)遞歸式的自我改進(jìn)。

本質(zhì)上，這個 AI 模型可以通過“自我游戲循環(huán)”進(jìn)行自我訓(xùn)練，以擴(kuò)展其能力，從簡單的練習(xí)逐漸發(fā)展到解決高級定理。

End！

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