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Anna Goldie

Anna Goldie 是人工智能研究者、Ricursive Intelligence 聯合創始人兼首席執行官，曾任職於 AnthropicAnthropicAnthropic是一家於2021年成立的人工智能研究與產品公司，開發Claude模型、助手及Claude Code等工具，並以公益公司形式運營。Dario Amodei與Daniela Amodei為共同創辦人，其研究涉及模型安全、可解釋性和可控性。點擊查看完整詞條 和 Google DeepMindGoogle DeepMindGoogle DeepMind 是 Google 旗下的人工智能研究機構，2023年4月由2014年被 Google 收購的 DeepMind 與 Google Research 的 Brain 團隊合併而成，由 Demis Hassabis 任首席執行官。它開發了 AlphaGo、AlphaFold 和 Gemini 系列模型，Hassabis 與 John Jumper 因 AlphaFold 的蛋白質結構預測工作獲得2024年諾貝爾化學獎。點擊查看完整詞條，並共同領導 AlphaChip 項目。

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詞條資料

求學與語言技術研究

Goldie 在麻省理工學院取得計算機科學和語言學兩個學士學位，隨後取得碩士學位。⁠[1]

2011年，她的碩士論文 CHATTER 研究語言學習對話系統。⁠[2]

2017年機器翻譯架構研究

2017年，她與 Denny Britz、Minh-Thang Luong 和 Quoc LeQuoc LeQuoc Le（越南語名 Le Viet Quoc）是人工智能研究者、Google Brain 早期成員，主導了2012年用1.6萬個處理器核心讓神經網絡從 YouTube 視頻中自學識別貓的實驗，並參與提出序列到序列學習（seq2seq）、段落向量和神經架構搜索（AutoML）等深度學習方法。2026年8月，他與 Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals 離開 Google，聯合創辦 AI 公司 Discovery Loop。點擊查看完整詞條 合作研究神經機器翻譯架構。團隊在英德翻譯任務上進行了數百次實驗，累計超過25萬 GPU 小時，併發布開源實驗框架。⁠[3]

Google Brain 與系統優化

在 Google Brain，她共同創辦並領導 Machine Learning for Systems 團隊，將強化學習用於計算系統與芯片設計問題。⁠[1]

2021年AlphaChip 與實際芯片

她共同領導的芯片佈局研究於2021年發表於 Nature。她與 Azalia Mirhoseini 為共同第一作者。⁠[2]

在當年的 Nature 訪談中，她介紹系統逐一放置組件，再依據佈局質量獲得獎勵。她強調，芯片佈局還需兼顧面積、功耗、熱量和不同應用場景的約束；團隊生成的部分佈局已用於2021年1月製造的 Google TPU。⁠[4]

2021年入選 Innovators Under 35

2021年，她入選 MIT Technology Review 全球 Innovators Under 35 榜單。介紹聚焦其用強化學習加速芯片佈局的研究，以及人工智能與硬件設計互相促進的設想。⁠[5]

她回憶，系統生成的陌生布局曾讓芯片設計人員擔心能否成功製造；最終這些設計成為實際芯片。⁠[5]

Anthropic 與重返 Google

她與 Mirhoseini 此後從 Google Brain 轉入 Anthropic，再返回 GoogleGoogleGoogle是一家美國科技公司，由Larry Page與Sergey Brin創辦，1998年註冊成立，2015年成為Alphabet旗下企業。其業務涵蓋互聯網搜索、廣告、軟件平臺、雲計算及人工智能。點擊查看完整詞條，最終共同創業。⁠[6]

她在 Anthropic 參與 Claude 研發，後來以 Google DeepMind 高級資深研究科學家身份參與 Gemini。⁠[2]

2023—2024年論文複審

2023年，Nature 就該論文的性能主張發佈編輯說明。2024年9月，期刊宣佈複審已解決相關問題、調查結束，並發表補充說明。⁠[7]

2024年AlphaChip 應用擴展

2024年9月，Goldie 與 Mirhoseini 介紹，AlphaChip 已用於 Google 連續三代 TPU 的佈局，也用於 Axion 數據中心處理器；MediaTek 則擴展該方法用於自己的芯片設計。⁠[8]

方法先在既有芯片模塊上預訓練，再處理新佈局；其圖神經網絡表示組件間關係，使經驗能夠跨芯片遷移。⁠[8]

2025年斯坦福博士學位

2025年，她在斯坦福大學獲得計算機科學博士學位，導師為 Christopher D. Manning。博士論文討論從芯片設計到語言模型的序列決策，圍繞問題建模、表示學習、獎勵分配與多步軌跡數據展開。⁠[9]

2025年SWiRL 多步強化學習

2025年4月，她與合作者公佈 SWiRL 預印本。方法反覆生成推理與工具使用數據，將多步軌跡分解為子軌跡，再進行數據篩選和強化學習優化；論文報告了問答與數學任務上的實驗結果。⁠[10]

2025—2026年創辦 Ricursive Intelligence

2025年，她與 Mirhoseini 創辦 Ricursive Intelligence，並於12月公開推出。Goldie 擔任 CEO，Mirhoseini 擔任 CTO。⁠[11]

公司完成 Sequoia 領投的3500萬美元種子輪後，於2026年1月宣佈 LightspeedLightspeed Venture PartnersLightspeed Venture Partners支持從種子輪到後期融資階段的企業。其官網區分Lightspeed Management Company（LSVP）與Lightspeed India Partners（LSIP）：兩者是分別運營的投資顧問實體，美國、歐洲和以色列辦公室屬於LSVP，印度及東南亞辦公室屬於LSIP。點擊查看完整詞條 領投的3億美元 A 輪融資，估值40億美元。其產品方向是幫助芯片企業設計芯片，而非自行製造芯片。⁠[6]

公司把人工智能設計硬件、硬件再支持人工智能發展作為研發方向。縮短整套芯片開發週期及實現遞歸自我改進屬於其目標，不等同於已經完成。⁠[12]

2026年TIME100 AI

2026年8月27日，Goldie 與 Mirhoseini 共同入選 TIME100 AI。介紹關注兩人將芯片設計與人工智能模型協同優化的創業方向。⁠[11]

關聯機構、網站與公開賬號

個人網站與論文目錄：官網：https://www.annagoldie.com/（在新窗口打開）⁠[2]

Ricursive Intelligence：官網：https://www.ricursive.com/（在新窗口打開）⁠[12]

Google DeepMind：官網：https://deepmind.google/（在新窗口打開）⁠[8]

來源

  1. Anna Goldie（在新窗口打開）
  2. Anna Goldie（在新窗口打開）
  3. Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures（在新窗口打開）
  4. Google AI beats humans at designing computer chips（在新窗口打開）
  5. Anna Goldie（在新窗口打開）
  6. How Ricursive Intelligence raised $335M at a $4B valuation in 4 months（在新窗口打開）
  7. A graph placement methodology for fast chip design（在新窗口打開）
  8. How AlphaChip transformed computer chip design（在新窗口打開）
  9. Reinforcement learning for sequential decision-making: from chip design to language modeling（在新窗口打開）
  10. Synthetic Data Generation & Multi-Step RL for Reasoning & Tool Use（在新窗口打開）
  11. Azalia Mirhoseini and Anna Goldie（在新窗口打開）
  12. Ricursive Intelligence（在新窗口打開）