今年3月博士毕业、8月即将正式入职清华大学助理教授——然而在正式报到之前，他的创业官宣已率先发布。

7月6日，陈勇超在X平台正式宣布创立Apex Intelligence（中文名：超衍智能），公司致力于研发自主进化基础模型（Self-Improving Model）。其Slogan“Unlock Undiscovered Discovery”意为“解锁尚未被发现的发现”，核心目标是推动大模型从复刻人类已有知识，转向自主探索并发现未知规律。

在大模型创业领域，已经很久没有出现这样“从基础研究中生长出来”的新型公司了。

天才学者与跨界背景

首先来看陈勇超的个人履历，他是一位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，荣获该校本科生最高荣誉——郭沫若奖学金。

毕业后，他前往哈佛大学工程与应用科学学院（SEAS）与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，并于今年3月获得博士学位。博士期间，他先后担任MIT-IBM Watson AI Lab研究员（2023-2025），并在微软研究院AI Frontiers团队（2024）、谷歌研究院（2025）完成多次研究实习。

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和Unreasonable Lab的邀请——但均被他婉拒。最终，他选择回国加入清华大学人工智能学院担任助理教授，将于8月1日正式报到。

这条创业官宣，比他正式入职时间提前了整整一个月。

据清华大学人工智能学院官网信息，陈勇超的研究方向横跨多个领域：大语言模型/多模态模型的后训练、推理、规划与工具使用，同时覆盖机器人与自主系统领域的任务规划和具身大模型（VLA）等。其核心目标十分明确——构建面向自主系统的通用、可扩展神经符号模型。

值得一提的是，在符合国家法律法规及学校合规审批流程的前提下，清华大学允许全职教师创立公司。这种“产学研”双轨并行的环境，为顶尖学者提供了更多探索与实践的空间。

团队构成与在招岗位

作为一家刚起步的初创公司，超衍智能已组建起一个横跨顶尖学术与头部产业的核心团队。

从招聘信息来看，其创始团队与核心研发骨干的学术背景涵盖清华、哈佛、MIT、密歇根大学；产业背景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。

这表明，超衍智能已成功吸引了一批来自大模型工业界的早期员工加盟。

目前，公司正在招募首批核心成员，岗位涵盖全栈开发/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）以及AI运维工程师。超衍智能对首批成员的定位极为清晰——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

超衍智能聚焦的方向，业内通常归类为AI Scientist或Auto Research。简单来说，就是让AI系统能够自主提出研究问题、设计实验路径，并基于真实反馈持续迭代自身能力。

这也正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的TUMIX项目，通过让多个采用不同工具策略的agent互相校对、迭代收敛，直接将Gemini-2.5-Pro在高难度基准HLE上的得分从21.6%提升至34.1%。

近半年来，自进化模型正成为下一代大模型最热门的前沿方向之一。以OpenAI和Anthropic（Claude）的最新旗舰模型为代表，业界重点关注模型在“自主性”、“多步代码推理”以及“输出自验证”三大维度上的深度突破。相关综述也指出，当前许多Agent系统仍依赖人工配置，部署后相对静态。而self-evolving agent的核心，正是让系统能够基于交互数据和环境反馈自动增强自身能力。

可以说，目前自进化模型赛道正热度飙升。

目前，这一方向在国内外均处于早期探索阶段。海外同行也在推进类似路线，但尚无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而言，比起海报宣传的ASI叙事，接下来的团队组建速度与首轮融资进展，才是更值得外界关注的焦点。

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），并于8-11日组织小范围交流活动。感兴趣的投资者与研究者可借此机会深入交流。

参考：

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

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