图片来源： Harmonic Achim 声称 Harmonic 在实现 数学超级智能 MSI 目标的道路上 " 进展非常迅速 " ，投资者认为鉴于 其初创企业的雄心规模，这个估值是合理的。 通过此次发布，该公司旨在扩大对 Aristotle 的访问范围。 Harmonic 声称该模型能为涉及数学推理的 问题提供 " 无幻觉 " 答案——鉴于当前 AI 模型的可靠性问题，这一主张颇为大胆。 Harmonic 专注于创造 " 数学超级智能 " （ MSI ）；这家初创公司最终希望帮助用户应对所有依赖 数学的领域，包括物理学、统计学和计算机科学。 "Harmonic 首席执行官兼联合创始人 Tudor Achim 在接受 TechCrunch 采访时表示： " Aristotle 是首 款面向公众、能够进行推理并正式验证输出结果的产品。在 Aristotle 支持的定量推理领域内，我们 确实可以保证不存在幻觉。 " Harmonic 表示，最终还计划发布一个 API 供企业访问 Aristotle ，同时为消费者推出网页应用。 Harmonic 表示， Aristotle 通过正式测试（即题目被转化为机器可读格式 ...

Harmonic AI融资与估值 - 人工智能初创公司Harmonic AI完成1亿美元B轮融资 由Kleiner Perkins领投 红杉资本 Index Ventures和Paradigm跟投 [1] - 本轮融资后公司估值达8 75亿美元 略低于10亿美元独角兽门槛 创始人称此为有意为之的选择 [1] - 公司此前已从红杉资本和Index Ventures获得7500万美元融资 累计融资额达1 75亿美元 [1] 公司背景与团队 - 公司由Robinhood Markets CEO弗拉德·特涅夫与都铎·阿基姆于2023年联合创立 总部位于加州帕洛阿尔托 [1] - CEO都铎·阿基姆曾领导自动驾驶初创公司Helm ai 特涅夫担任非执行董事长 [1] - 公司专注于开发解决复杂数学问题的人工智能系统 目标打造"数学超级智能" [1] 技术方向与产品规划 - 旗舰AI模型Aristotle计划2025年向研究人员和公众开放 [2] - 短期目标为开发数学解题能力超越人类水平的AI 长期目标攻克数学领域未解难题并拓展至物理学和计算机科学 [2] - 采用形式化验证技术消除AI幻觉问题 确保模型输出和推理步骤可验证 [2][3] - 公司认为以数学为核心的策略将优于现有大型语言模型 后者普遍存在数学能力不足缺陷 [2] 创始人观点 - 特涅夫强调不应追求估值最大化 公司主动控制估值低于独角兽门槛 [1][3] - 提出形式化验证将成为未来AI模型主流构建方式 [3]

Harmonic AI创业背景 - 美国互联网券商Robinhood CEO Vlad Tenev跨界创立人工智能公司Harmonic AI，路径类似中国DeepSeek创始人梁文锋[1][2] - 公司专注于构建解决复杂数学问题的AI系统，目标创造数学超级智能（MSI）[3] - 联合创始人Tudor Achim为卡内基梅隆大学计算机专业背景，曾参与创立自动驾驶与大模型公司Helm.ai[15] 融资与估值 - 已完成B轮融资1亿美元，由Kleiner Perkins领投，估值达8.75亿美元[4][16][17] - A轮融资7500万美元（Sequoia Capital领投），投后估值3.25亿美元[15] - 公司策略性控制估值增速，未盲目追求独角兽地位[18][19] 创始团队与关联企业 - Vlad Tenev为斯坦福本科、UCLA硕士，曾创立Robinhood并推动其市值达227亿美元[5][6][8] - Robinhood 2025年Q1营收9.27亿美元，净利润3.36亿美元（净利率36%），平台总资产2210亿美元[12] - Robinhood业务涵盖股票、ETF、期权、加密货币交易及现金管理，以低门槛零售经纪服务著称[9][10][11] 技术进展与目标 - 首款模型Aristotle具备自然语言问题形式化能力，在MiniF2F数学基准测试准确率从83%提升至90%[20][23] - 目标构建数学能力超越人类的AI系统，解决未解数学问题并扩展至物理学、计算机科学领域[26][27] - 通过提升AI数学能力增强逻辑推理，以应对"幻觉"等问题，最终推动AGI发展[28] 市场扩张计划 - Robinhood计划2025年进军亚洲市场，总部设于新加坡[7] - Harmonic AI计划2024年向公众开放Aristotle模型[26]

Harmonic.fun公司概况 - 由Robinhood CEO Vlad Tenev和Helm.ai联合创始人Tudor Achim共同创立，专注于"数学超智能"(Mathematical Superintelligence, MSI)技术开发 [1] - 完成1亿美元B轮融资(KP领投，Paradigm等跟投)，估值达9亿美元，较去年A轮融资(7500万美元，Sequoia领投)时3.25亿美元估值增长177% [1] 技术理念与创新 - 核心主张：当前主流AI模型(如大语言模型)依赖概率性机制导致"幻觉"问题，而MSI基于形式化数学推理确保结果可验证 [1][2] - 技术差异：传统AI通过数据统计规律生成内容，MSI通过数学逻辑证明实现确定性输出，避免虚假信息 [2][3] - 训练方法：采用合成数据生成技术，通过自主生成问题证明对实现递归式自我改进，形成"自我游戏循环"训练机制 [8][9] 旗舰产品Aristotle模型 - 核心能力：解决超越人类能力的复杂数学问题，输出具有可验证推理链的结果 [3][4] - 三大技术优势： 1) 可验证准确性：通过形式化方法验证推理步骤，消除传统AI"黑箱"问题 [5] 2) 消除幻觉：严格遵循数学规则，杜绝信息编造 [5] 3) 透明错误标记：可识别并标注推理过程中的错误，便于调试与审计 [5] 应用场景 - 软件验证：为区块链、航空航天等领域提供形式化验证的代码，确保系统安全性 [5] - 金融领域：处理复杂金融数据，进行严谨风险评估与模型验证 [5] - 科研工程：加速理论物理、材料科学等领域的数学问题解决，推动基础科学突破 [5] - 教育辅助：通过可验证推理步骤辅助数学概念学习 [5] - 关键行业：适用于医疗保健、芯片设计等对软件可靠性要求极高的领域 [4] 行业影响 - 潜在变革：MSI技术可能重塑AI在金融分析、科学研究等高风险高精度领域的应用范式 [2][4] - 发展愿景：通过数学推理加速人类科学工程进步，构建"与宇宙基本真理对齐"的AI系统 [4][5]