o1之父Jerry Tworek离职创办Core Automation：融资10亿美元，发力“持续学习”新架构

不得不说，从OpenAI“毕业”的顶级人才们，似乎都在开启更加璀璨的职业下半场。

在离开OpenAI不足一个月的时间里，被誉为大模型推理架构关键推手的Jerry Tworek已然迅速行动，跨入了创业赛道。

其新成立的公司命名为Core Automation，核心愿景直指AI领域的前沿难题——「持续学习」（Continual Learning）。据知情人士透露，该公司目前正雄心勃勃地计划筹集10亿美元的巨额融资（约合人民币72亿元），意图在大模型基座领域再造巅峰。

尽管新公司尚处于起步阶段，且未披露具体的产品细节，但这丝毫没有削减创投圈对这位OpenAI老将的期待。不少业内观察者甚至认为，Core Automation的潜力或许已经超越了SSI或Thinky Machines等同类新秀。

AI推理领军人物创业，核心锁定“终身进化”

Jerry Tworek是谁？在OpenAI的发展史上，如果说要找一个人为“推理能力”的突破负责，Jerry是绝对的核心人物。

Jerry拥有深厚的波兰数学背景，在华沙大学获得数学硕士后，他曾于阿姆斯特丹从事多年的量化研究。这段经历让他对数据去噪、信号提取及不确定环境下的决策优化有了深刻理解，这也直接引导他转向了强化学习的研究。

2019年加入OpenAI后，他成功地将量化思维融入大模型。作为推理模型o1的研发负责人，他深度参与了o3、GPT-4、ChatGPT以及Codex等明星产品的架构构建，是推动大模型从“概率预测”向“深度逻辑推理”演进的关键先生。

此次创业，Jerry并未选择复刻OpenAI的老路，而是瞄准了行业痛点：如何让模型具备真正的“持续学习”能力。

在Jerry看来，目前无论是OpenAI还是Anthropic，其模型大多遵循“离线训练-部署上线”的模式，这种模式下AI的能力在部署后即告停滞。然而在实际应用中，环境是动态的，模型需要不断吸纳新经验。因此，Core Automation致力于开发一套不依赖于传统Transformer架构的新型系统，将训练与运行融合为连续的进化过程。

持续学习赛道：通往AGI的必经之路

Jerry对这一领域的执着早已初见端倪。他在离职公告中提到，离开是为了探索“在OpenAI内部难以开展的研究方向”。

那么，“持续学习”为何如此重要？首先是效率与成本的博弈。现有的海量静态数据预训练模式成本极高，而持续学习能让模型在交互中自发进步，极大降低了对算力和大规模标注数据的依赖。

更深层的共识是，要实现真正的通用人工智能（AGI），模型必须具备类似生物的持续演化能力，包括处理长时序任务和多模态交互。这也是为何Ilya Sutskever创办的SSI也同样关注此方向的原因。

目前，不仅创业公司在发力，Google Research也通过“Nested Learning”和“Titans”等研究探索长期记忆模块，试图解决模型“灾难性遗忘”的问题。DeepMind研究员Ronak Malde甚至断言，2026年将成为持续学习的“元年”。

随着Jerry Tworek这类顶级技术大拿的躬身入局，AI“活到老学到老”的时代或许真的不再遥远。让我们拭目以待，看他能否在Core Automation续写传奇。