在人工智能领域竞争日益激烈的当下，一家名为Flapping Airplanes的初创实验室凭借独特的技术路线引发行业关注。该实验室近日宣布完成1.8亿美元种子轮融资，投资方包括红杉资本、Google Ventures及Index Ventures等顶级风投机构。与传统AI公司依赖海量数据训练模型的模式不同，这家实验室将研究重点转向提升机器学习效率，试图通过模拟人类认知机制突破现有技术瓶颈。
实验室由Ben Spector、Asher Spector兄弟与AI研究员Aidan Smith联合创立。三位创始人指出，当前主流AI模型对数据量的过度依赖暴露了技术架构的缺陷，"人类婴儿通过少量样本就能掌握复杂概念，而AI需要处理数百万倍的数据才能达到类似水平"。他们提出将人脑神经可塑性作为核心研究方向，计划通过开发新型神经网络架构，使模型训练的数据利用率提升三个数量级。这种技术路径若能实现，将显著降低AI研发成本并拓宽应用场景。
尽管尚未推出商业化产品，但实验室"研究优先"的战略获得了资本市场的认可。投资方代表在声明中强调，团队对基础科学的执着追求与当前行业浮躁的商业化氛围形成鲜明对比。在最新播客访谈中，创始人透露实验室采用非传统招聘标准，更看重候选人的跨学科思维与创新能力而非学历背景。这种人才策略与他们提出的"新实验室范式"相呼应——通过构建开放协作的科研生态，打破传统学术机构与企业研发的界限。
目前，该团队已组建由认知科学家、神经工程师和算法专家组成的跨学科团队，在类脑计算和元学习领域取得多项专利。实验室首期研究将聚焦于开发具备自适应学习能力的原型系统，该系统能像人类一样通过少量交互持续优化自身性能。这种技术突破可能为教育、医疗等数据敏感领域带来革命性变革，同时解决当前AI模型在隐私保护和算力消耗方面的核心痛点。
