Thinking Machines 联创翁荔离职后重返 OpenAI,或转向自我改进研究

Thinking Machines 联创翁荔因健康原因离职后,将重返 OpenAI。

冷月清谈:

OpenAI 前安全研究副总裁、Thinking Machines Lab 联合创始人翁荔在宣布因长期高压和健康问题离职后,被确认将重新加入 OpenAI。据称,她未来可能参与利用 AI 模型开发新模型的递归式自我改进研究。Thinking Machines 由 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立,曾获得英伟达、a16z 等投资方约 20 亿美元融资,估值一度达到百亿美元级别,并刚发布开源多模态模型 Inkling。但过去一年内,该公司已有多位联合创始人离开,其中不少人回流 OpenAI。这一变化让外界重新关注高强度 AI 创业公司的组织压力、人才流动,以及 OpenAI 对顶尖研究人才的吸引力。

怜星夜思:

1、顶尖 AI 人才从创业公司回流大厂,是不是说明大模型创业越来越难了?
2、翁荔提到长期过劳和健康问题,AI 行业的工作强度是不是已经不太可持续了?
3、递归式自我改进听起来很科幻,它真的会成为下一阶段 AI 竞争的关键吗?
4、Thinking Machines 连续多位联创离开,会不会影响外界对它估值和前景的判断?

原文标题:啊哈?翁荔又回 OpenAI 了?

原文作者:机器之心

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机器之心编辑部


因身体原因,刚刚宣布离职 Thinking Machines Lab 的Lilian Weng),转身又回到 OpenAI 了?


据一位 OpenAI 发言人向《The Information》确认,AI 初创公司 Thinking Machines Lab 联合创始人、研究员翁荔在本周早些时候宣布离职后,将重新加入 OpenAI。



地址:https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai?rc=ji9vez


就在本周二,翁荔向团队发出了一封告别信,表示自己过去七个月里,反复生病、持续高压和长期超负荷工作,已经将其身体推到了难以承受的边缘。


「我依然热爱 AI,但我必须承认,自己的健康已经无法继续支撑一家创业公司所要求的节奏。」



一位了解此次人事变动的知情人士表示,翁荔将从事利用 AI 模型开发新模型的研究,也就是所谓的递归式自我改进研究。


她的离职意味着,在过去一年里,Thinking Machines 已有四位联合创始人离开公司。如今,创始团队只剩下 Murati 和 OpenAI 前联合创始人 John Schulman 这两位。


今年 1 月,Mira Murati 宣布,因违反职业道德的行为解雇了 Barret Zoph。随后,OpenAI 的 Fidji Simo 就宣布,Zoph、Luke Metz 和 Sam Schoenholz 将全部重返 OpenAI。按照她的说法,这项安排早在几周前就已经确定。


现在,翁荔也宣布离职,原因是长期过劳和健康问题。不过,加入一家自己并非联合创始人的公司后,她可能不会再承受那么大的直接压力。


这家估值 120 亿美元、由 OpenAI 前首席技术官创立、原本希望与 OpenAI 竞争的初创公司,正在悄然失去自己的创始团队,而这些人又陆续回到了 OpenAI。


Thinking Machines 最近发布了公司的首个 AI 模型 Inkling。该模型采用开源方式发布,能够理解图像、音频和文本。


在共同创立 Thinking Machines 之前,翁荔曾在 OpenAI 工作多年,最近担任的职务是安全研究副总裁。


融资方面,Thinking Machines 已从英伟达、Andreessen Horowitz 等投资方筹集约 20 亿美元,最近一次公开估值为 100 亿美元。去年秋天,公司还曾寻求以 500 亿美元估值进行新一轮融资,但相关谈判的最终进展尚不明确。


对于翁荔离职及重返 OpenAI 一事,翁荔本人和 Thinking Machines 暂未作出进一步回应。


参考链接:

https://techcrunch.com/2026/07/29/thinking-machines-co-founder-lilian-weng-left-the-company-citing-health-reasons-then-joined-openai/

https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai?rc=ji9vez


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我觉得还有一个点:创业公司里联创承担的不只是研究,还有招聘、融资、管理、对外叙事,消耗特别大。回到 OpenAI 可能反而能更专注做研究,这对个人来说不一定是退步。

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关于这个问题,我倒不觉得能简单理解成“创业失败”。顶尖研究员回大厂,有时候只是因为研究资源更集中。递归式自我改进这种方向,如果没有足够模型、算力和安全评估体系,可能很难做出系统性成果。

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回应“联创离开会不会影响估值”:肯定会。AI 初创公司的估值很大一部分来自团队预期,尤其是这种明星团队。核心成员连续流失,投资人很难不重新评估执行风险。

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关于“递归式自我改进是不是关键”,我认为它至少是重要方向。让模型参与生成数据、设计实验、优化架构和辅助训练流程,已经不是纯概念了。真正难的是如何验证改进有效,以及避免模型把错误越放越大。

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回应“AI 行业工作强度是否可持续”:从近几年节奏看,确实有点畸形。模型迭代、融资窗口、舆论关注都在逼团队高速运转,尤其是明星创业公司,外界期待值太高。人不是 GPU,不能一直满载跑。

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我更关心的是评估体系。模型如果能提出新模型方案,但人类没法可靠判断它有没有隐藏问题,那就很危险。自我改进不是只有能力问题,也是治理和可控性问题。

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这个方向很有想象力,但不能神化。现在很多所谓 AI 改进 AI,本质还是人类设定目标、评估指标和训练流程。距离完全自动闭环的自我进化还有很长距离,安全问题也会非常棘手。

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