? PRAXIST 在 75項機器學習競賽中取得49項金牌，記錄模型成本約為3,000美元，而 Claude Code 以約38,000美元取得34項
? PRAXIST 在12小時內將火箭著陸模擬精度提升至100%，達到技術成熟度等級（TRL）3的概念驗證能力
總部設于新加坡的通用人工智能（AGI）研究公司Sapient Intelligence今日宣布推出自主式 AI 研發系統PRAXIST（Beta 版本）。該系統能夠處理復雜的技術問題，并獨立完成對潛在解決方案的測試與驗證。
盡管 AI 已在內容生成及標準化流程中顯著提升生產效率，但相對開放式的研發工作依然難以實現自動化和規模化。要實現突破，需要提出并檢驗多種假設，開展實驗和概念驗證，從成功與失敗中獲取反饋、積累經驗，并持續判斷哪些方向值得推進。在此過程中，企業還必須兼顧專業人才、時間、成本和基礎設施等多重因素。
研發產能倍增器
PRAXIST 旨在解決上述難題，成為研發產能的"倍增器"。它并非執行預設路徑，而是自主探索能夠以最佳方式實現可量化目標的技術方案。用戶只需設定目標、參數和預算，PRAXIST 會自主開展實驗，并評估和篩選出最優解決方案。
在受控環境下進行的內部測試中，PRAXIST 展現了突出的成果。在來自 MLE-Bench 的75項具有挑戰性的 Kaggle 競賽任務中，PRAXIST 取得49項金牌，記錄模型成本約為3,000美元；相比之下，Claude Code 在相同評估條件下取得34項金牌，成本約為38,000美元。
"通用編程智能體主要用于完成目標和路徑相對明確的任務，而 PRAXIST 則專為周期更長、路徑更開放的研發任務而設計。這類任務往往沒有預先確定的解決路徑，需要系統在推進過程中持續探索和調整。"Sapient Intelligence 聯合創始人陳威廉（William Chen）表示，"傳統研發團隊能夠開展和評估的實驗數量有限，因而可能錯過更優方案，也可能拖慢研發進程。過去，企業若要開展和評估更多實驗，往往需要大幅增加專業人才投入。PRAXIST 的設計初衷，就是幫助企業提升現有團隊的研發產能，突破這一瓶頸。"
從自主研究邁向累積性科學發現
PRAXIST 部署多個自主研究的個體，并行探索不同技術路徑。每個個體可提出并檢驗假設、重新審視既有前提、分析實驗失敗的原因，并進一步驗證有潛力的結果。不同于其他類似系統采用的樹狀搜索——每條候選路徑僅從一個父節點延伸，表現較弱的分支通常不會再被繼續探索——PRAXIST 采用一種代際分層研究圖譜，將可復現的實驗產物、評估結果、研究發現與決策連接起來，形成可追溯的研發譜系。這使后續輪次研究能夠跨越不同分支，組合有價值的機制、證據和約束條件，并從失敗的嘗試中總結經驗。PRAXIST 并非尋找唯一的最優分支，而是利用各個分支的發現構建更強的解決方案。
快速拓展與規模化
對于 AI 或機器學習能力有限的企業，PRAXIST 可在其現有領域知識之上疊加 AI 研發能力；而對于技術成熟的企業，PRAXIST 則可以進一步擴充研發產能，拓展技術探索的規模與范圍。例如，一家傳統機器人公司可以從工程角度定義問題、目標和約束條件，而 PRAXIST 則負責開展所需的 AI 研究、實驗與驗證以形成解決方案。這相當于為這家公司配備了一個內部 AI 研究團隊，且無需其自行組建。
上述能力在實際合作中已得到初步驗證。在一項由合作伙伴提供的火箭著陸模擬測試中，PRAXIST 在12小時內將基線結果提升至100%，展現出技術成熟度等級（TRL）3 的概念驗證能力。在另一項工業機器人同步定位與地圖構建（SLAM）實驗中，合作伙伴團隊經過數月開發，累計誤差為9.37厘米；PRAXIST 在三天內將誤差降至5.01厘米。
系統應用場景
PRAXIST 可以在私有環境或客戶可控環境中處理專有數據，讓組織對自身研發基礎設施和敏感知識產權擁有更強的掌控力。
PRAXIST 的初期應用主要面向研發需求密集或問題優化需精確量化的行業，包括人工智能、工程與機器人、制造業、金融，以及醫療健康與藥物研發。未來，Sapient Intelligence 計劃將 PRAXIST 從傳統研發延伸至更廣泛的商業優化場景，涵蓋庫存管理、銷售、物流和航運等領域。
"AI 已經擅長執行已知任務，而下一個前沿在于探索未知。"PRAXIST 首席科學家李今表示，"PRAXIST 是我們在這一方向上邁出的第一步，旨在將 AI 自主探索能力轉化為企業攻克復雜難題的實用工具。隨著平臺持續演進，我們將尋求突破傳統研發領域。我們的目標是從根本上提升企業探索未知的能力，使其現有團隊能夠開展更多實驗、嘗試更多方法、實現更多創新，同時始終將人的智慧和判斷置于核心位置。"
關于 Sapient Intelligence
Sapient Intelligence 總部位于新加坡，致力于打造新一代自主智能系統，推動人工智能邁向對復雜未知問題的自主探索、深度推理與持續優化。公司將AI自主研究系統與創新基礎模型架構相結合，賦予人工智能更強的深度推理、持續學習與跨場景適應能力，實現研究效率更高，效果更好，過程更加透明、可解釋的AI自主探索。
PRAXIST 是 Sapient Intelligence 的旗艦自主研發系統，也是公司實現這一愿景的核心產品。它能夠圍繞明確目標自主提出假設、開展實驗、驗證結果并持續迭代，為復雜的科研、工程與商業問題探索突破性解決方案。公司同時開發了類腦架構的分層推理模型（Hierarchical Reasoning Model，HRM），旨在以顯著更高的訓練效率實現深度推理，為下一代智能系統提供全新的技術基礎。
Sapient Intelligence 在新加坡、美國帕羅奧圖和中國北京設有研發團隊，匯聚逾 50 名研究人員與工程師，成員擁有全球領先人工智能企業及科研機構的從業與研究經驗。公司貫通人工智能基礎研究與產業應用，重點服務金融、醫療、制造和物流等領域，面向全球企業、科研團隊與機構開發定制化人工智能架構、模型與系統。
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轉自：天極網
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