在北京清華大學腦科學實驗室裡，兩名年僅22歲的年輕創業者——William Chen與Guan Wang——做出一個令外界意外的決定：拒絕來自馬斯克（Elon Musk）旗下xAI提供的數百萬美元高薪邀約，選擇繼續投入一項風險更高、目標更遠的人工智能（AI）研究路線，試圖開發能邁向人工通用智能（AGI）的全新推理系統。
兩人高中相識，兩年前在校期間共同開發小型語言模型OpenChat。與主流大模型仰賴海量網路資料不同，OpenChat只使用一小部分精挑細選的高品質對話文本進行訓練，並藉由強化學習（RL）機制不斷自我優化。這種「精緻小模型」策略意外獲得學界關注，也讓兩位創業者聲名大噪，並吸引馬斯克親自抛出橄欖枝。
但在評估大型語言模型的發展瓶頸後，兩人認為單純堆疊參數與數據的路線難以突破推理極限，決定追求更具顛覆性的方向。他們創立新公司Sapient Intelligence，聚集來自Google DeepMind、DeepSeek、Anthropic、xAI等AI企業，以及劍橋大學、北京大學、清華大學、亞伯達大學等學術機構的科研與工程人員，開始研發一套以「人腦啟發」為基礎的新型推理模型。
層次推理模型
其核心成果為「層次推理模型（Hierarchical Reasoning Model, HRM）」。該架構模仿人類大腦在「深思熟慮」與「快速反應」之間的協同工作方式，使模型不再只依賴統計預測，而能進行多步規劃、邏輯拆解與內部推理。令人矚目的是，HRM首個原型僅擁有2,700萬個參數，卻在多項抽象推理任務測試中表現超越OpenAI、Anthropic及DeepSeek的主流模型，顯示小模型結合推理結構設計，或許能突破傳統變壓器模型的效率天花板。
陳表示，HRM在抑制AI「幻覺」問題方面遠優於傳統大型語言模型，並在時間序列預測與邏輯分析測試上達到當前最先進水準。相較參數規模往往動輒數千億，HRM的高效性被視為AI模型發展的重要新方向。
事實上，William Chen的科技興趣可追溯至美國密西根州布盧姆菲爾德山的童年時期，他自小熱衷拆解電子產品，培養出對機械與程式的濃厚興趣。進入清大後，與Guan Wang在腦認知與腦啟發智慧實驗室的合作，最終將學術研究轉化為創業計畫。
目前，Sapient Intelligence已籌備於美國設立辦公室，並計畫展開第二代模型研發與新一輪融資。陳預測，AGI大規模問世的時間點「可能在未來十年內」，並坦言即使不是由他們率先實現，這一目標也終將成真。
兩名年輕創業者選擇拒絕科技巨頭的高薪邀請，轉而投身高風險、長周期的前沿研究，為AI產業投下一顆耐人尋味的變數。這場以人腦推理為靈感、試圖改寫AI發展路徑的實驗，或將為下一代智慧機器揭開新的可能性。 （編輯部）
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