149. 亲历中美neo labs资本狂潮，和清华刘子鸣聊：AI for AI、机制可解释性和Max Tegmark

我们此前访谈过谢赛宁（AMI）、洪乐潼（Axiom），他（她）们分别来自在欧洲和美国的neo lab。但今天，这个现象已不止于海外——2026年，中国也涌现了一批新型实验室。 这些有研究背景的老师或学生，正在成为一级市场的新宠儿。他们普遍年轻、有名校科研背景、第一次创业。在还没有产品的时候，就能以估值数亿美金融资。 当下资本涌入最活跃的方向是，世界模型和AutoResearch（又称AI for AI）。 我很好奇这个现象的现实与成因。这集节目，我邀请了清华大学人工智能学院助理教授、上海期智研究院PI刘子鸣。他毕业于北大和MIT，是KAN网络的一作，于3月刚刚回国到清华任教，同时参与创建公司元环智能。 他用“太疯狂了”来形容这股新的资本潮。 我们聊了聊中美neo labs的兴起与成因，以及他所探索的一条非典型AI for AI叙事。 接下来，就是我对刘子鸣的访谈。 OUTLINE: 00:02:00 刘子鸣的自我介绍（从物理转型AI） 00:08:24 研究者的类型：“鸟人”vs“蛙人” 00:10:24 2024年研究KAN网络，刚开始Max Tegmark不同意 00:16:18 思考，怎么让设计模型也变成一门科学，变得scalable？ 00:18:21 我同意谢赛宁说，“大语言模型是反bitter lesson的” 00:20:20 在我看来，在后LLM的时代，模型设计会变得更重要，因为LLM的成功不是因为模型 00:21:16 我的研究：嫁接神经和符号两个世界，嫁接AI和自然科学两个世界 00:28:00 从MIT到斯坦福，信仰变了，身边很多人都从scientist转