江苏
据投融湾获悉，近日，上海元环智能科技有限责任公司（下文简称：元环智能）两个月内成功完成连续两轮共数亿元融资。种子轮融资由顺为资本领投，上海未来产业基金、星连资本、君礼资本等机构跟投。种子+轮融资由上海半导体产投、360战投、首程资本、上海人工智能产业系列基金等产业方及国资背景机构，以及BV百度风投、山行资本、云时资本等投资。两轮融资资金将主要用于元模型的核心算法迭代与阶段性产品的探索、扩充团队，并持续发布自研基准benchmark。
元环智能创立于2026年5月，公司总部位于上海市徐汇区。元环智能的核心定位是做"AI for AI"——让人工智能来研究、设计人工智能本身。元环智能想做的是把"设计模型这件事本身"交给AI。公司并不直接去做一个会聊天、会画图的普通大模型，而是研发一个更高层次的"元模型"（Meta Model）——一个"关于模型的模型"。
创始人刘子鸣
元环智能的创始人是刘子鸣，本科就读于北京大学物理系，美国麻省理工学院（MIT）物理系博士，2025—2026年，在斯坦福大学从事"AI+神经科学"方向的博士后研究。2026年4月，回国担任清华大学人工智能学院助理教授，同年5月创办元环智能。
四大类核心产品
元环智能目前尚处于早期研发与产品探索阶段，围绕"让AI会预测模型、设计模型"陆续公开了一系列研究与工具。其中，元模型（Meta Model）就是"研究工人的教练"。它读了很多模型"怎么训练、训练成什么样"的案例后，就能在没有把一个新模型完整训练完的情况下，提前预测它大概能学到什么水平。训练表现预测工具，公司公开了一个名为 Marin Hero Run 的预测案例，在大模型训练尚未结束时，元环智能预测的Loss为2.034，而项目方自身通过Scaling Ladder方法给出的预测值为2.039，两者较为接近。
OPHIS自动科研方法，把"观察、提出问题、建立假设、实验干预、性能改进"组织成一个完整的研究过程。面向研究者的开源工具，公司发布了ComfyResearch（通过可连接的图式节点组织模型、数据、训练和分析流程）和nanoGPT Observable Library（帮助研究人员观察权重、梯度、激活、注意力等训练过程中的内部信号）等工具。
四大核心技术
模型训练动态预测技术，是元模型的基础能力。团队生成不同的神经网络架构与训练配置，运行实验并记录训练曲线，再用这些数据训练元模型，让它可以"学习模型与数据到训练过程的映射"，从而泛化预测不同模型、不同数据下的训练动态。可解释的架构设计思路（KAN 路线），通过在连接边上引入可学习的一元函数，探索传统多层感知机之外的函数表示方式。
自动科研与模型自进化技术，围绕"Science of AI"理念，研发让AI自主提出假设、做实验、改进模型的方法（如 OPHIS）。评测基准建设，团队构建Architecture IQ等评测基准，用于衡量模型和研究人员"仅凭架构信息判断训练表现"的能力，为整个AI4AI领域建立可量化的验证标准。
百亿美元的巨大市场
据测算，2025年，全球AutoML市场规模约为23—28亿美元，预计2026年将达到约34—37亿美元。到2030—2034年，这一规模可达到190—250亿美元。
元环智能想做的事情，就是让AI来当"模型的工程师"，自动设计出更好的AI模型，把人从海量试错中解放出来。
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