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Sapient Intelligence 推出 Beta 版本 PRAXIST, 开启自主式 AI 驱动研发新时代

海阔天空的专栏 • 来源:厂商供稿 • 作者:厂商供稿 • 2026-08-28 14:37 • 次阅读
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● PRAXIST 在 75项机器学习竞赛中取得49项金牌,记录模型成本约为3,000美元,而 Claude Code 以约38,000美元取得34项

● PRAXIST 在12小时内将火箭着陆模拟精度提升至100%,达到技术成熟度等级(TRL)3的概念验证能力

中国北京,2026年8月28日——总部设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 研发系统 PRAXIST(Beta 版本)。该系统能够处理复杂的技术问题,并独立完成对潜在解决方案的测试与验证。

尽管 AI 已在内容生成及标准化流程中显著提升生产效率,但相对开放式的研发工作依然难以实现自动化和规模化。要实现突破,需要提出并检验多种假设,开展实验和概念验证,从成功与失败中获取反馈、积累经验,并持续判断哪些方向值得推进。在此过程中,企业还必须兼顾专业人才、时间、成本和基础设施等多重因素。

研发产能倍增器

PRAXIST 旨在解决上述难题,成为研发产能的“倍增器”。它并非执行预设路径,而是自主探索能够以最佳方式实现可量化目标的技术方案。用户只需设定目标、参数和预算,PRAXIST 会自主开展实验,并评估和筛选出最优解决方案。

在受控环境下进行的内部测试中,PRAXIST 展现了突出的成果。在来自 MLE-Bench 的75项具有挑战性的 Kaggle 竞赛任务中,PRAXIST 取得49项金牌,记录模型成本约为3,000美元;相比之下,Claude Code 在相同评估条件下取得34项金牌,成本约为38,000美元。

“通用编程智能体主要用于完成目标和路径相对明确的任务,而 PRAXIST 则专为周期更长、路径更开放的研发任务而设计。这类任务往往没有预先确定的解决路径,需要系统在推进过程中持续探索和调整。”Sapient Intelligence 联合创始人陈威廉(William Chen)表示,“传统研发团队能够开展和评估的实验数量有限,因而可能错过更优方案,也可能拖慢研发进程。过去,企业若要开展和评估更多实验,往往需要大幅增加专业人才投入。PRAXIST 的设计初衷,就是帮助企业提升现有团队的研发产能,突破这一瓶颈。”

从自主研究迈向累积性科学发现

PRAXIST 部署多个自主研究的个体,并行探索不同技术路径。每个个体可提出并检验假设、重新审视既有前提、分析实验失败的原因,并进一步验证有潜力的结果。不同于其他类似系统采用的树状搜索——每条候选路径仅从一个父节点延伸,表现较弱的分支通常不会再被继续探索——PRAXIST 采用一种代际分层研究图谱,将可复现的实验产物、评估结果、研究发现与决策连接起来,形成可追溯的研发谱系。这使后续轮次研究能够跨越不同分支,组合有价值的机制、证据和约束条件,并从失败的尝试中总结经验。PRAXIST 并非寻找唯一的最优分支,而是利用各个分支的发现构建更强的解决方案。

快速拓展与规模化

对于 AI 或机器学习能力有限的企业,PRAXIST 可在其现有领域知识之上叠加 AI 研发能力;而对于技术成熟的企业,PRAXIST 则可以进一步扩充研发产能,拓展技术探索的规模与范围。例如,一家传统机器人公司可以从工程角度定义问题、目标和约束条件,而 PRAXIST 则负责开展所需的 AI 研究、实验与验证以形成解决方案。这相当于为这家公司配备了一个内部 AI 研究团队,且无需其自行组建。

上述能力在实际合作中已得到初步验证。在一项由合作伙伴提供的火箭着陆模拟测试中,PRAXIST 在12小时内将基线结果提升至100%,展现出技术成熟度等级(TRL)3 的概念验证能力。在另一项工业机器人同步定位与地图构建(SLAM)实验中,合作伙伴团队经过数月开发,累计误差为9.37厘米;PRAXIST 在三天内将误差降至5.01厘米。

系统应用场景

PRAXIST 可以在私有环境或客户可控环境中处理专有数据,让组织对自身研发基础设施和敏感知识产权拥有更强的掌控力。

PRAXIST 的初期应用主要面向研发需求密集或问题优化需精确量化的行业,包括人工智能、工程与机器人、制造业、金融,以及医疗健康与药物研发。未来,Sapient Intelligence 计划将 PRAXIST 从传统研发延伸至更广泛的商业优化场景,涵盖库存管理、销售、物流和航运等领域。

“AI 已经擅长执行已知任务,而下一个前沿在于探索未知。”PRAXIST 首席科学家李今表示,“PRAXIST 是我们在这一方向上迈出的第一步,旨在将 AI 自主探索能力转化为企业攻克复杂难题的实用工具。随着平台持续演进,我们将寻求突破传统研发领域。我们的目标是从根本上提升企业探索未知的能力,使其现有团队能够开展更多实验、尝试更多方法、实现更多创新,同时始终将人的智慧和判断置于核心位置。”

关于 Sapient Intelligence

Sapient Intelligence 总部位于新加坡,致力于打造新一代自主智能系统,推动人工智能迈向对复杂未知问题的自主探索、深度推理与持续优化。公司将AI自主研究系统与创新基础模型架构相结合,赋予人工智能更强的深度推理、持续学习与跨场景适应能力,实现研究效率更高,效果更好,过程更加透明、可解释的AI自主探索。

PRAXIST 是 Sapient Intelligence 的旗舰自主研发系统,也是公司实现这一愿景的核心产品。它能够围绕明确目标自主提出假设、开展实验、验证结果并持续迭代,为复杂的科研、工程与商业问题探索突破性解决方案。公司同时开发了类脑架构的分层推理模型(Hierarchical Reasoning Model,HRM),旨在以显著更高的训练效率实现深度推理,为下一代智能系统提供全新的技术基础。

Sapient Intelligence 在新加坡、美国帕罗奥图和中国北京设有研发团队,汇聚逾 50 名研究人员与工程师,成员拥有全球领先人工智能企业及科研机构的从业与研究经验。公司贯通人工智能基础研究与产业应用,重点服务金融、医疗、制造和物流等领域,面向全球企业、科研团队与机构开发定制化人工智能架构、模型与系统。

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