OpenAI刚曝循环架构，这家中国公司已提前落地

9月初，OpenAI下一代模型Astra架构细节曝光，核心关键词是“循环”。Astra采用“循环深度”架构，让同一组Transformer层反复复用，以更少参数实现更深计算，被视为对传统“堆参数、堆算力”路线的重大修正。消息一出，Looped Transformer、Recurrent Depth等概念迅速成为AI社区热议话题。

但鲜少有人注意到，早在三个月前，一家中国创业公司已在世界模型领域完成同样架构的落地验证，其论文登顶Hugging Face每日热榜第一。这家公司是脸谱心智。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》，提出LoopWM——首个将循环Transformer架构用于世界建模的方法。论文迅速登上Hugging Face Papers当日Top 1，引发海内外广泛讨论。作者团队涵盖香港中文大学、剑桥大学、清华大学等，不乏万引级资深研究者，Nvidia相关研究者也公开点赞。

论文核心思路与OpenAI Astra高度一致：不再堆叠更多层和参数，而是让同一组共享参数的Transformer模块对潜在状态反复迭代优化。不同在于，OpenAI将其用于语言模型以降低推理成本，脸谱心智则用于世界模型，解决让AI在物理环境中持续理解、预测和纠错的问题。

架构优势明显。在人类演示视频做机器人示教任务上，硅谷公司Generalist训练八个月才完成的工作，脸谱心智的Loop世界模型架构已复现。在经典PushT推砖块任务上，LoopWM使用大致相当参数量，将成功率从LeCun团队世界模型的17%提升到约70%。论文数据显示，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。该架构对硬件要求极低，在千元级机械臂上就能展现良好操控效果，是一条能走向低成本部署的技术路径。

国际创投圈已注意到脸谱心智。一位硅谷头部VC创始合伙人主动发邮件，希望在其下一轮融资启动前建立联系。对方基金管理规模约15亿美元，本人曾担任美国一线基金合伙人，投资组合包括2家估值超100亿美元公司和6家独角兽企业。硅谷老牌风投Standard VC已与团队建立联系，Manus的Chief of Staff也主动接触。此前，Anthropic和Facebook的投资方Accel在X平台公开点赞LoopWM相关工作。

团队方面，CEO陆弘远从2021年开始研究世界模型，是全球最早系统性研究Loop架构的研究者之一，在NLP和AI顶级会议发表数篇循环架构相关论文，包括NAACL Oral，并作为第一作者代表华人机构首次独立获得EACL Outstanding Paper Award。CTO韦怡然长期深耕潜空间表征学习，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。团队即将迎来一位发表约500篇顶会及期刊论文的领军级教授作为联合创始人加入。成员还包括来自阿里通义千问、微软、字节Seed等核心算法团队的人才。

脸谱心智还有一款C端产品在线运营，作为用户数据入口，构建“技术研发—数据获取—产品落地”完整闭环。目前Pre-A轮融资已完成，新一轮融资即将确定份额。当OpenAI用Astra证明循环架构是语言模型未来时，脸谱心智已在世界模型上走完从论文到Demo到产品的全链路。