ANIFOLD · BUILDING SAFE RSI SYSTEMS
让 AI 安全地自我进化
Data × Infra × Safety，构建 AI 的自主进化闭环
从真实任务中发现问题，让每一次学习，都成为经过验证的下一步
向下滚动，开启下一次进化向下滚动，开启下一次进化
0108
01 / 我们构建什么
ANIFOLDData×Infra×Safety
Data: 找到下一步该学什么
Infra: 让学习与更新持续发生
Safety: 确保新的能力能够进入下一轮
02 / THE ANIFOLD LOOP发现 · 学习 · 验证 · 再出发
发现、学习 验证、再出发
- 01/ 06INFRA
从真实任务开始
让 Agent 在真实环境中执行任务。每一次交互与执行轨迹，都为下一轮迭代提供依据
进入下一步执行轨迹
- 02/ 06DATA
让失败暴露能力缺口
评估任务中的表现，识别失败与能力短板，找到下一步最值得学习的问题
进入下一步需要突破的能力短板
- 03/ 06DATA
生成下一步最需要的数据
把已发现的能力缺口转化为针对性的高价值训练数据，让学习有明确的方向
进入下一步针对性的训练数据
- 04/ 06INFRA
把数据变成新的能力
让新数据进入持续学习基础设施，完成训练与模型更新，形成等待验证的新能力
进入下一步等待验证的模型更新
- 05/ 06SAFETY
验证安全，再进入下一轮
结合能力评测、安全评测与自动红队，检查更新是否满足部署边界。未通过的更新返回改进环节
通过验证 → 再出发未通过 → 返回改进 - 06/ 06INFRA
带着新的能力，再出发
通过验证的更新重新进入环境。新的执行与发现，成为下一次进化的起点
进入下一步下一轮自主进化
+03 — 核心团队
汇聚不同专长 走向同一个未来
持续学习基础设施与 AI 安全，连接系统建设与前沿研究，让 AI 安全地持续进化
01Xingjun Ma
Chief Scientist · AI Safety
让 AI 持续变强，也始终安全
复旦大学副教授、博士生导师，国家级青年人才、上海市领军人才、AI100 青年先锋。发表论文 100 余篇，Google Scholar 引用 18,000+。长期研究大模型与智能体安全，研究成果被《国际人工智能安全报告》及欧美国家安全机构报告引用
复旦大学
02Mark Jiang
Co-founder, Infra
让 AI 的进化真正持续运转
前 OpenAI 基础设施技术专家、Google 算法工程师，拥有前沿模型持续迭代基础设施与大规模 AI 系统经验。墨尔本大学博士，UCLA、斯坦福学习经历
OpenAI · Google · 墨尔本大学
BUILDING SAFE RSI SYSTEMS
一起构建
下一次进化
Data × Infra × Safety