一、企业愿景：重构大模型学习范式，解锁AI长期进化能力
当下，大语言模型已成熟实现智能问答、内容创作、代码生成等多元能力，全面融入大众日常生活与各行业产业场景。但纵观行业主流大模型，始终未能突破“一次训练、静态响应”的固有瓶颈：模型完成训练后能力便趋于固化，无法自主吸纳新知识、适配新场景、沉淀交互经验，面对复杂未知问题缺乏自主判断与纠错能力，始终是被动待命的工具，无法实现真正的智能迭代与长期成长。
北京进化涌现科技有限公司，专注通用人工智能（AGI）核心本质及大语言模型底层架构与核心算法原创研发，跳出行业单纯依靠海量数据、超大算力、堆叠参数的规模化内卷路径，深耕持续深度学习技术体系这一核心赛道。我们致力于彻底打破静态大语言模型的能力局限，打造可在线学习、主动迭代、动态适配、长期成长的新一代通用智能系统，推动大语言模型由被动应答的工具，进化为可沉淀经验、洞察变化、主动为用户创造价值的专属智能伙伴。
二、技术理念：深耕持续深度学习，锚定通用智能
目前人工智能的能力跃升，高度依赖规模红利，但单纯的规模扩张，始终无法触及通用智能的核心本质，解决不了行业根本性痛点：模型无法自主沉淀经验、无法动态适配环境、无法自主迭代认知、无法主动精准决策。传统模型面对全新需求、行业变化与未知场景，只能依靠外部检索、人工补充上下文或重新训练适配，无法在真实、长期的人机交互中完成自我进化。
进化涌现始终坚持走更底层、更硬核、更贴合AGI本质的长期技术路线。公司聚焦主动学习、强化学习、迁移学习、在线学习四大核心技术方向，重点攻关有限数据、有限用户反馈下的高效智能学习难题，突破模型不确定性认知、跨场景经验迁移、动态环境适配、主动问询纠错等一系列行业技术壁垒。
我们不追逐公开测试集上的短期指标突破，而是专注解决“模型如何持续学习”这一根本性命题：让模型具备自主筛选高价值学习内容、精准认知自身能力边界、高效迁移历史经验、动态适配场景变化的核心能力，真正拥有类人的可持续成长属性，为通用人工智能的落地与普及筑牢底层技术根基。
三、核心团队：多年深度绑定同频共生，构筑产学研用完整闭环
区别于多数初创团队临时聚合、理念分散的现状，进化涌现核心团队全员拥有多年深度共事、同窗、学术合作的深厚渊源，价值观高度统一、技术认知同频、配合默契无间，团队能力完整覆盖基础理论研究、底层模型机制研发、工程落地部署、产品场景打磨、商业化产业赋能全链路。团队完整覆盖基础理论研究、底层模型机制、工程落地部署、产品场景打磨、商业化产业赋能全链路，形成业内稀缺的从前沿理论到产业落地的完整技术闭环。
首席科学家&联合创始人 杨柳博士：二十年深耕机器学习理论，奠定公司核心技术壁垒
杨柳博士为公司联合创始人、首席科学家，美国卡内基梅隆大学计算机学院机器学习系博士，师从国际机器学习泰斗Avrim Blum教授与Jaime Carbonell教授，是国际上少数深耕主动学习、在线学习、迁移学习、强化学习理论二十年的顶尖学者之一。她的研究是公司持续深度学习大模型技术体系的部分理论基石。
技术核心亮点与行业突破性贡献：
1、深耕主动学习复杂度理论：在主动学习领域，她与Steve Hanneke 共同提出Star Number度量，精准量化主动学习在不同场景下的标注成本，未来可能助力彻底摆脱大模型对海量标注数据的依赖。
2、首创Active Apprenticeship Learning（主动学徒学习）算法：她与Steve Hanneke开创性融合主动学习与学徒学习，打破传统强化学习依赖海量试错、被动接收数据的局限，未来可能让模型具备自我认知不确定时主动向人类问询反馈的能力，可从少量专家示范中高效学习核心策略，从而解决AI“不会自知、不会提问、不会纠错”的行业痛点。
3、攻克迁移学习核心难题，实现经验高效复用：她与Steve Hanneke长期深耕跨任务、跨场景经验迁移理论，未来可能用于系统性解决大模型新任务适配慢、场景泛化弱、重复学习成本高的痛点，未来期望为大模型动态适配、长期迭代提供关键技术保障。
4、解决了Bandit Learnability can be Undecidable问题：2023年她与Steve Hanneke在国际顶级机器学习理论会议COLT发表重磅成果《Bandit Learnability can be Undecidable》，填补行业理论空白。
杨柳博士累计发表40余篇高水平学术论文，论文收录于COLT、ICML、NeurIPS、FOCS、SODA、JMLR等国际顶会顶刊，成果覆盖机器学习数个子领域。归国后，她持续学术研究，同时尝试将前沿理论工程化、产品化，未来将进一步适配大模型落地场景，让进化涌现的技术路线与行业规模化内卷路线形成差异化，努力构筑起深厚且难以复制的底层技术壁垒。
CEO&创始人 赵江波：链接技术与商业，锚定长期产业价值
赵江波毕业于北京大学计算机系，持有北大光华管理学院MBA学位，是兼具顶尖技术视野、深厚产业积淀与成熟商业思维的连续创业者。深耕云计算、高性能计算、人工智能产业二十余年，历任IBM、惠普、阿里云、腾讯云等头部企业核心岗位，精通AI技术研发、行业解决方案搭建与政企市场全域商业化布局。长期参与高性能计算、企业软件、云计算、政务安全和智慧交通等领域的技术与商业工作。曾管理大型销售与交付团队，参与金税三期、金关二期、铁路客运、智慧城市等信息化项目，也曾推动云计算和人工智能在公安、交通等复杂行业中的落地。
依托一线产业深耕经验与对AI行业的深度洞察，赵江波精准预判行业终极竞争格局：大模型的比拼，终将告别参数规模、单次交互效果的浅层内卷，核心竞争在于长期适配能力、持续进化能力、产业价值创造能力。2023年起，他全力聚焦持续深度学习大模型的研发与产业化，主导公司整体战略布局、核心技术路线规划与商业生态搭建，推动前沿学术理论、底层模型机制落地为可商用、可迭代、可规模化的实体产业价值。
研究院院长&联合创始人马志刚
马志刚博士：北京大学本科、硕博连读，算法专家，深耕图形图像算法、三维重建、智能算法研发。曾参与今日头条早期推荐算法开发、腾讯街景初代渲染引擎开发，拥有头部互联网极致高效的技术迭代与体系搭建经验。加入进化涌现后，专注承接杨柳博士前沿理论成果，负责将抽象学术理论转化为可训练、可落地、可迭代的模型核心机制，打通理论研究与工程实现的关键壁垒。
CTO&联合创始人 张驰
张驰：19岁毕业于清华计算机系，深耕复杂系统架构、图形引擎、AI工程化部署，是与赵江波并肩创业十余年的资深搭档，历经多轮项目从研发、落地到商业化退出的完整周期，彼此配合默契、认知同频。现阶段专职负责公司核心模型的训练调优、系统架构搭建、工程化落地与产品上线交付，保障所有技术方案高效、稳定落地，是团队技术实现与交付的核心支柱。
CMO&联合创始人 吴翔
吴翔：二十余年政企、金融科技商业化资深专家，历任多家科技企业核心管理岗位，深耕广电、政务、金融等领域大型项目落地、全国市场体系建设与产业战略合作，曾主导近40个国家级、行业级重点项目落地。在中科金财期间，他负责政府行业销售体系建设，组建全国销售大区；在惠普软件集团期间，他参与 C919 大飞机测试、金税三期及多项政府战略合作项目。加入进化涌现后，全权负责公司产品商业化布局、市场拓展与产业生态合作，依托深厚的行业资源与落地经验，推动公司前沿AI技术深度赋能实体经济。
核心骨干团队：多年深度共生，全链路协同落地技术闭环
进化涌现的核心团队，是长期信任、高度同频、能力互补的深度聚合。团队成员并非临时拼凑的创业组合，而是历经多年同窗并肩、创业深耕、产业共事沉淀下来的稳固伙伴。赵江波与马志刚多年的同窗情谊，让二人在技术理念与长期愿景上高度契合；与张驰十余年的创业并肩，让彼此形成无需磨合的高效协作默契，历经多轮项目从0到1的完整历练，攻守互补、知行合一；与吴翔在产业一线的多年共事积淀，让团队拥有扎实的政企落地经验与商业化操盘能力。而杨柳博士凭借二十年顶尖机器学习理论积淀，成为团队独一无二的技术领航者，与产业、工程、商业化团队形成完美互补。
正是这样一群深耕理论、精通工程、懂产品、懂产业、懂商业的同行者，补齐了持续深度学习大模型从前沿理论创新、模型机制重构、工程落地训练、产品场景打磨到产业商业化落地的全链条能力，打通了业内稀缺的完整技术闭环。大家摒弃行业浅层内卷，坚守长期主义，沿着通用人工智能的核心赛道稳步深耕，坚持做困难且有长远价值的技术创新，共同推动大模型从静态工具走向可持续成长的智能生命体。
团队各司其职、同向同行：杨柳博士筑牢底层理论壁垒，参与定义模型可持续深度学习的核心能力；马志刚衔接理论与模型，完成学术成果的机制化落地；张驰负责工程迭代与产品交付，保障技术稳定落地成型；赵江波统筹战略方向、锚定技术与产业长期价值；吴翔赋能商业落地，让前沿AI技术真正走进产业场景。完整的能力链路、长期的默契协作、统一的AGI愿景，成为进化涌现最核心、最难以复制的团队壁垒。
四、产品布局：自研核心技术落地，打造多层次模型矩阵
公司将陆续推出轻量、主力与企业增强三档自有模型产品，共用结构化状态、关系记忆与经验学习能力。
第一档：Volvence Mini（低成本关系与轻量任务大脑），参数规模约31亿（ 30亿基座+1亿自有模块），适用于陪伴应用、个人助手开发者：偏好与约定记忆、关系状态、轻量任务；
第二档：Volvence 1（关系交互与常规编程大脑），参数规模约145亿（ 140亿基座+5亿自有模块），适用于开发者、客户团队：复杂关系交互、多步规划、常规开发与修复。
第三档（包括三款产品）：第一、企业增强版（DeepSeek-V4-Flash-0731），主基座参数约2,840亿，适用于企业智能体团队：项目规范学习、跨文件开发、业务流程自动化。第二、企业增强版（DeepSeek-V4-Pro-0813），主基座参数约1.6万亿，适用于中大型研发团队：疑难故障定位、架构迁移、复杂软件工程。第三，企业增强版（Kimi-K3），主基座参数约2.8万亿，适用于大型项目团队：长流程研发、大代码库分析、多资料综合推理。
五、产业赋能：开放底层模型能力，助力客户产品智能升级
不同于行业常见的自研自用、闭门迭代的发展模式，进化涌现构建起技术赋能产业、场景反哺技术的核心商业闭环，全面开放Volvence大模型底层能力，为各行业客户提供AI技术支撑，协助客户打造属于自身的专属智能化产品与商业化解决方案。目前，公司大模型技术能力已在多个客户业务场景完成规模化落地验证，一方面助力客户打造自有智能化产品，另一方面依托真实商业业务场景，驱动自身大模型持续迭代，同时实现商业价值变现。
例如，面向育儿赛道的客户，进化涌现通过Volvence大模型输出长期记忆、情绪感知、风格固化与持续进化的核心能力，支撑客户打造其自有产品——小鹿听声（儿童育儿专家智能体）。该客户产品可长期记录儿童成长轨迹、感知情绪变化、维持稳定陪伴风格，输出适配儿童认知水平的陪伴内容与正向引导，打造连贯温暖的交互体验，并面向家长输出专家级育儿指导建议。
针对出海赛道运营商客户，公司通过Volvence大模型输出动态场景感知、持续业务理解、主动迭代能力，赋能客户落地其自有出海社媒运营专家产品。依托公司大模型技术底座，客户将原有传统数据工具升级为具备主动诊断、持续学习、辅助决策能力的经营智能伙伴，帮助其出海业务团队做好风险管控、优化运营策略、沉淀业务经验，进一步提升销售业绩。
面向品牌私域领域客户，进化涌现助力客户搭建其专属的私域运营智能AI系统，解决传统私域工具机械执行、缺少用户沉淀、业务经验难以复用的行业痛点。在合规前提下，这套客户产品能够长期沉淀用户互动数据与关系特征，实时捕捉业务变化、识别运营机会，实现场景经验自主迭代与跨场景复用。借助公司AI技术应用，客户得以释放大量重复性运营人力，提升整体运营质量，沉淀品牌私域资产，实现业务长效增长。
这套技术赋能场景、场景反哺技术的双向闭环，是进化涌现独特的商业化与技术迭代优势。一方面，通过为各行业客户提供底层大模型技术服务，实现稳定商业化创收，让前沿理论技术真正落地产生产业价值；另一方面，在真实、多元、高频的商业应用场景中，模型持续积累高质量、真实有效的行业交互数据与场景反馈，为Volvence大模型的持续学习、自主进化、能力迭代提供了稀缺的真实数据支撑，让模型能力脱离实验室数据集的局限，持续贴合真实产业与用户需求不断升级，形成商业增长与技术进化双向正循环。
六、企业初心：攻关长期难题，奔赴通用智能未来
在行业追逐热点、内卷规模、追求短期流量的大环境下，进化涌现始终保持科研专注与产业克制，坚守长期主义。我们始终坚信，真正的通用人工智能，绝非数据、算力、参数的简单堆叠，而是具备自主学习、动态适配、经验沉淀、主动思考的类人原生智能体系。
团队依托顶尖的底层理论壁垒、多年深度联结的团队默契与成熟的产业落地能力，摒弃短期噱头与即时收益，专注攻关困难且具备颠覆性行业价值的底层技术难题。我们致力于让前沿理论走出实验室、让核心技术落地真实场景、让AI真正实现持续生长与迭代。未来，进化涌现将深耕持续深度学习核心技术，以硬核创新驱动AI产业迭代升级，为个人用户提供有温度、可成长的智能陪伴服务，为企业客户提供高效、稳定、可持续进化的智能解决方案，稳步奔赴通用人工智能的长远未来。
低调深耕，笃行致远；持续学习，进化涌现。
作者：李金勇
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