北京
近日，超进化智能（HyperVolve，以下简称“超进化”）宣布完成数亿元人民币天使轮融资。本轮由蓝驰创投领投，商汤国香资本、联想之星、英诺基金、水木清华校友种子基金等联合投资，澜松资本担任长期战略财务顾问。本轮融资将主要用于算力与训练基础设施建设，以及核心研发团队扩充。
超进化智能成立于2026年8月，致力于研发具备元研究能力的研究基础模型。公司以 RSI（递归自我改进）为关键技术路径，推动模型在新场景专业能力的自我提升，并持续内化到模型参数中，实现模型智能的跃迁。
万卡集群万亿参数模型训练经验，懂基模的人做下一代范式
公司创始人陈恺本科毕业于清华大学，博士毕业于香港中文大学MMLab，曾任上海人工智能实验室大模型中心负责人、商汤科技研究总监，在 AI 顶级会议和期刊发表论文100余篇，谷歌学术引用超过4.5万次，具备学术界与产业界的双重经验。
在上海人工智能实验室期间，陈恺带领团队负责书生（Intern）大模型研发，主导完成万卡集群上万亿参数科学大模型的全流程训练。同时建设了大模型评测体系司南（OpenCompass），该体系已广泛应用于头部大模型企业与科研机构。此前，陈恺曾创建OpenMMLab计算机视觉开源算法体系，GitHub星标数超过14万，具有广泛的国际影响力。
公司核心成员来自上海人工智能实验室及头部科技公司，在大规模基模训练、评测体系建设及科学模型研发方面具备丰富的经验。
聚焦元研究能力，构建模型和系统协同进化闭环
陈恺表示：“Coding是大模型第一个跑通大规模迭代闭环的专业能力，Research会是下一个。”超进化所关注的元研究能力，是模型面对新的专业场景时，提出问题、形成假设、设计方案、自主验证并持续迭代的通用能力，打造具备跨领域研究学习能力的超级研究员大脑，可迁移至科学研究、行业场景研发及AI研究等不同场景。
与大多数公司聚焦在Agent层的自我迭代和进化不同，超进化选择“模型层进化”作为切入点，通过参数更新将新能力内化，使能力能够随模型复用、迁移与交付。当研究对象是AI本身时，研究元能力即转化为模型改进自身的能力，进而产出更强的、更适配任务场景的下一代模型。
为此，公司构建模型（Model）、智能体运行框架（Harness）与评测器（Evaluator）协同进化的闭环，同步优化三者，并正在建设覆盖研究能力与自我改进能力的评测体系。针对高质量研究过程数据生产和专业任务验证周期长等难点，公司从第一天起就围绕研究闭环来设计模型、框架与评测方式，基于核心成员过往在专业任务环境构建与科学能力验证中的积累，把这条路走通并推进规模化拓展。
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