Flapping Airplanes 获融资，另辟蹊径探索小数据造强智能，或将颠覆AI发展。
原文标题：Karpathy盛赞，啥都没有的创业公司刚融了1.8亿美元，要用小数据造强智能
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、Flapping Airplanes 的名字“扑翼飞机”很有意思，你觉得这个名字体现了他们什么样的理念？你觉得还有哪些名字更适合这家公司？
3、文章中提到 Karpathy 盛赞 Flapping Airplanes 具备从上到下的全栈理解能力，你认为这种能力对于 AI 研究来说有多重要？为什么？
原文内容
你想象中真正的 AI 是什么样子的？
至少有一点，大多数人会同意：未来的 AI，应该具备像人一样思考的能力。
问题在于，我们现在研究大模型走的这条路，能通向真正的「思考」吗？
当前最先进的大模型系统，几乎是在整个人类可获取的历史数据之上训练出来的：网页、书籍、代码、论文、对话，数万亿 token。训练大模型所需的数据，远超任何一个人类个体一生所能接触的总和。
AI 需要整个互联网来学习，而人类只需要一个童年。人类在成年之前，所接触的语言、文本与符号，顶多只有几十亿 token，相差几个数量级。
正是从这个问题出发，一家几乎没有产品、没有盈利、也不急于商业化的 AI 创业公司，从 GV、Sequoia 和 Index 拿到了 1.8 亿美元融资，并获得了 Andrej Karpathy 的公开力挺。
它的名字，叫 Flapping Airplanes。
Flapping Airplanes 是一家基础 AI 研究实验室，专注于解决「数据效率」这一核心问题，并正在探索一些看似怪异、但可能至关重要的新思路 —— 从重新思考损失函数，到甚至质疑和重构梯度下降本身。该公司的研究团队成员中包括 IMO、IOI、IPhO 奖牌得主等顶尖人才。
Flapping Airplanes 称，其融资用来组建 AI 的新防线：一个想象中的世界，模型可以在不用摄入互联网一半内容的情况下达到人类水平的思考。
他们的估计是：在人类与现有模型之间，样本效率存在着 10 万倍到 100 万倍的差距。
要实现如此数量级的跃迁，仅靠渐进式改进是不够的 —— 需要真正的 Big ideas。
他们在推文中表示，公司的唯一目标，是做真正优秀、能够改变范式的研究。尽管目前并不急于商业化，但这些工作最终将在企业级应用、机器人、交易系统、科学发现等领域释放出巨大的价值。
「Flapping Airplanes」这个名字，正是公司文化的写照：我们是谁、我们在做什么，本身就是 out-of-distribution 的。非常非典型的活跃性公司文化，从他们的推文中能看出一丝严谨学术之外的跳脱。
我们甚至发现，Flapping Airplanes 官方推特的关注列表里，真的有旧金山机场和两大美国航司……（这是真的要起飞了）
一家没有产品、没有盈利、也不急于商业化的 AI 创业公司获得融资的事情似乎有些似曾相识。
主流观点是：AI 已经发展到如此阶段，一家新的、以研究为导向的创业公司，几乎不可能在竞争和执行层面上战胜现有巨头。「就你们这么几个人，怎么可能和 Google 竞争？」
但 Andrej Karpathy 毫不留情地指出：这种说法，在 OpenAI 成立时就是错的；后来，又一次被证明是错的。
当然，持续扩大规模、在有效路径上进行局部优化，仍然会带来惊人的进步。但与此同时，我们正以极快的速度解锁大量进展，整个领域被扬起了巨大的「技术尘埃」。
而且，前沿大模型与「一个只消耗 20 瓦功率的人类大脑」这一智慧奇迹之间，依然存在着巨大的鸿沟。正因如此，我认为，能够带来接近 10 倍提升（而非 10% 微增）的研究级突破，其概率依然非常高 —— 高到值得持续下注、持续寻找。
真正棘手的问题，当然在于：如何创造出能够孕育这种突破的环境。
Karpathy 认为，这样的环境极为罕见。但他盛赞 Flapping Airplanes，他们具备（罕见的）从上到下的全栈理解能力，并且对人才有极好的判断力。
希望扑翼飞机能够打开人工智能的航空新时代。
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