OpenAI刚曝光循环架构，这家公司更早将其用于世界模型

允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

9月初，OpenAI下一代模型Astra的架构细节被曝光，核心关键词只有一个：循环

Astra采用了一种被称为“循环深度”（Recurrent Depth）的架构，本质是让同一组Transformer层被反复复用，用更少的参数实现更深的计算。

这被外界视为OpenAI对传统“堆参数、堆算力”路线的一次重大修正——不再只是把模型做大，而是让模型学会“反复思考”。

消息一出，整个AI社区迅速升温。Looped Transformer、Recurrent Depth、自适应计算深度等概念，成为过去两周被密集讨论的词。

但鲜少有人注意到，早在三个月前，一家中国创业公司已经在世界模型领域，完成了同样架构的落地验证，并且其论文登顶了Hugging Face每日热榜第一。

登顶Hugging Face的循环世界模型论文

事实上，在Astra架构曝光之前，脸谱心智已经因为循环世界模型进入海外科技圈视野。

今年早些时候，The Information在梳理中国世界模型创业潮时，就重点报道了创始人陆弘远及其技术路线。

2026年6月，脸谱心智发布技术报告《Looped World Models》（arXiv: 2606.18208），提出了LoopWM——这是首个将循环Transformer架构用于世界建模的方法。

论文发布后迅速登上Hugging Face Papers当日Top 1，引发海内外AI社区广泛讨论。

这篇论文汇聚了来自多所顶尖院校和机构的知名学者，作者团队涵盖香港中文大学、剑桥大学、清华大学等，其中不乏万引级别的资深研究者。多家媒体对此进行了深度报道，Nvidia相关研究者也在社交平台公开点赞。

论文的核心思路与OpenAI Astra的循环架构呈高度一致：不再通过堆叠更多层、更多参数来获得更强的能力，而是让同一组共享参数的Transformer模块对潜在状态进行反复迭代优化

不同的点是，OpenAI将这一思路用于语言模型以降低推理成本，而脸谱心智将其用于世界模型，他们要解决的是一个更本质的问题：

让AI在物理环境中持续理解、预测和纠错。

这个架构到底强在哪里？

用一组对比就能看出差距。

在用人类演示视频做机器人示教的任务上，硅谷公司Generalist训练了八个月才完成的工作，脸谱心智的Loop世界模型架构已经复现了。

在经典的PushT推砖块任务上，LoopWM使用大致相当的参数量，将成功率从LeCun团队世界模型的17%提升到了约70%——接近四倍的差距，Scaling曲线非常漂亮。

论文给出的数据同样令人印象深刻：参数效率最高可达100倍提升，单步推理算力最高节省约25倍，长程推演总计算量最高节省可达两个数量级

更重要的是，这种架构对硬件的要求极低。在千元级别的机械臂上，LoopWM就能展现出非常好的操控效果。

这意味着循环世界模型不只是实验室里的论文成果，而是一条真正能走向低成本部署的技术路径。

国际创投圈已经注意到了

这个架构背后的创业公司脸谱心智，正因为LoopWM的突破性工作，受到国际创投圈人士的主动触达。

据脸谱心智团队透露，最近，一位硅谷头部VC的创始合伙人主动发来邮件，称自己近期花了很多时间研究世界模型，希望在该团队下一轮融资启动前先建立联系，进一步聊聊潜在的合作可能。

对方所在基金的管理规模约15亿美元，其本人曾担任美国一线基金合伙人，长期关注AI与前沿科技；更早之前，还曾是一家如今市值约150亿美元上市公司的首位产品经理。其投资组合中包括2家估值超过100亿美元的公司和6家独角兽企业，且均从较早期阶段开始介入。

值得一提的是，此前双方并无主动接触。真正让这位投资人注意到脸谱心智团队的，是他们此前发布的循环世界模型论文。

硅谷老牌风投Standard VC现已与团队建立联系。Manus的Chief of Staff（前VC背景）也主动接触了脸谱心智团队。

此前，Anthropic和Facebook的投资方Accel，在X平台上公开点赞了LoopWM的相关工作。

对于一家成立不久的中国创业公司，能同时被硅谷的技术社区和投资圈关注，本身就说明了循环世界模型这条路线的含金量。

这个团队什么来头？

CEO陆弘远，最早从2021年就开始研究世界模型方向，是全球最早一批系统性研究Loop架构的研究者之一。

他在NLP和AI顶级会议上发表了数篇与循环架构相关的论文，包括NAACL Oral，并且作为第一作者代表华人机构首次独立获得了EACL Outstanding Paper Award——这是该会议历史上华人机构的首次。

他在读博士期间有15篇顶会一作通讯文章，能毕业五个PhD。

CTO韦怡然，长期深耕潜空间表征学习方向，曾先于LeCun团队提出一系列与V-JEPA相关的潜空间表征学习方法，并优先发表于相关顶级会议。

在LoopWM的核心设计中，潜空间迭代精炼的思路正是源于这一方向的长期积累。

值得关注的是，团队即将迎来一位领军级教授作为联合创始人加入，该教授发表约500篇顶会及期刊论文，是领域内具有广泛影响力的资深学者。

一位发表过500篇论文的教授愿意作为联创加入一家创业公司并仅持有这一家公司的股份，本身就是对团队和方向的最强背书。

除核心创始团队外，团队成员还囊括了来自阿里通义千问、微软、字节Seed等核心算法团队的成员。

正如陆弘远此前所说：

中国现在是一个高密度AI人才的国家，这是我们能做出一篇划时代的世界模型工作的主要原因之一。

不只有技术，还有产品

值得一提的是，脸谱心智还有一款C端产品在线上运营，作为用户数据的入口端。

这意味着脸谱心智不是一家纯论文驱动的研究机构，而是从一开始就在构建“技术研发—数据获取—产品落地”的完整闭环。

也许，这是最有可能做成世界模型的公司之一

当OpenAI用Astra证明循环架构是语言模型的未来时，脸谱心智已经在世界模型上走完了从论文到Demo到产品的全链路。

钱到位了，Pre-A轮融资已完成，新一轮融资即将确定份额。

人到位了，从CEO的Loop架构学术积累，到CTO的潜空间技术储备，到即将加入的500篇论文级别教授，到来自国内顶级AI团队的核心成员，这家公司聚集了一批世界顶尖级Loop架构研究天才。

时间到位了，脸谱心智的循环世界模型比OpenAI Astra的公开曝光早了三个月，比行业对循环架构的共识形成早了更久，早就在这上面深耕了近五年。

数据到位了，比起别的世界模型公司，脸谱心智有独家的数据飞轮C端入口。

OpenAI刚刚告诉全世界，循环是语言模型的未来。

脸谱心智已经在世界模型上，用行动回答了同一个问题。

*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。