文章核心观点 - 当前主流大模型的数据效率极低，其训练数据量远超人类一生所接触的信息，而一家名为Flapping Airplanes的AI创业公司正致力于解决这一“数据效率”核心问题，并探索可能带来范式转变的新思路[1][2] - 尽管公司没有产品、没有盈利且不急于商业化，但其凭借独特的研究愿景和顶尖团队，获得了1.8亿美元融资及行业专家Andrej Karpathy的公开支持，被认为有潜力在AI基础研究上实现数量级突破[1][2][6] - 行业存在一种观点，认为新的研究型创业公司难以与科技巨头竞争，但历史证明（如OpenAI）这种观点可能是错误的，真正能带来10倍提升的研究突破依然有很高的概率出现[6][7] 公司概况与融资 - 公司名称为Flapping Airplanes，是一家专注于基础AI研究、解决“数据效率”问题的实验室[2] - 公司从GV、Sequoia和Index等机构获得了1.8亿美元融资[1] - 公司目前没有产品、没有盈利，也不急于商业化，其唯一目标是进行能够改变范式的优秀研究[1][2] - 公司名称和文化被描述为“非典型”和“out-of-distribution”，其官方推特甚至关注了旧金山机场和两大美国航司[2][5] 研究重点与目标 - 核心研究问题是提升AI的“数据效率”，旨在让模型在无需摄入海量互联网数据的情况下达到人类水平的思考[1][2] - 公司估计，人类与现有大模型在样本效率上存在10万倍到100万倍的巨大差距[2] - 为弥合这一差距，公司正在探索一些看似怪异但可能至关重要的新思路，包括重新思考损失函数，甚至质疑和重构梯度下降本身[2] - 其长期愿景是构建一个“想象中的世界”，作为AI的新防线[2] - 研究成果未来有望在企业级应用、机器人、交易系统、科学发现等领域释放巨大价值[2] 团队与行业评价 - 研究团队成员包括国际数学奥林匹克（IMO）、国际信息学奥林匹克（IOI）、国际物理奥林匹克（IPhO）等竞赛的奖牌得主[2] - 前特斯拉AI总监、OpenAI研究员Andrej Karpathy公开力挺该公司，并盛赞其具备罕见的从上到下的全栈理解能力以及对人才的极佳判断力[1][6][7] - Karpathy指出，认为小型研究公司无法与Google等巨头竞争的观点，在OpenAI成立时就被证明是错的[6] 行业背景与机遇 - 当前最先进的大模型是在数万亿token的人类历史数据上训练的，数据量远超任何人类个体一生接触的总和[1] - 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，依然存在巨大鸿沟[7] - 尽管通过扩大规模和局部优化能带来进步，但整个领域产生了巨大的“技术尘埃”，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[7] - 创造能孕育这种突破的环境极为罕见，而Flapping Airplanes被视为此类环境的潜在创造者[7]