Thinking Machines Lab

人工智能研究与产品公司，使命是让 AI 更广泛地被理解、更易于定制、更能与人协作。旗舰产品 Tinker 是人机协同 AI 系统。

创始团队背景

创始团队成员来自一批顶尖的 AI 产品与开源项目：

ChatGPT（OpenAI）
Character.ai
Mistral（开源大模型）
PyTorch（深度学习框架）
OpenAI Gym（强化学习环境）
Fairseq（Meta 序列建模工具库）
Segment Anything（Meta 图像分割基础模型）

Source: 2026-07-06-note-Tinker（来源未公开）

使命与定位

与主流 AI 公司的差异化

主流 AI 实验室（OpenAI、Anthropic、Google DeepMind）专注于构建全自主 AI 系统。Thinking Machines Lab 的差异在于：

专注于 Human-AI Collaboration（人机协同），而非全自主
认为当前最大的缺口是：AI 科学界对前沿系统的理解远落后于能力发展；训练知识集中在顶级实验室，限制了公众讨论和使用能力
强调让 AI 更具可定制性（Customizable），以适应具体用户需求

三大目标

更广泛地被理解：通过开放发布技术博客、论文、代码，让学界和业界共同推动对 AI 的理解
更易于定制：构建能适应全谱系人类专业技能的 AI（而不只擅长编程和数学）
更能协作：构建多模态系统，让 AI 与人深度协同工作

核心价值观

Science is Better When Shared（科学共享原则）

科学进步是集体行动
计划频繁发布技术博客、论文和代码
开放分享不仅有益于公众，也能改善自身的研究文化

Solid Foundations Matter（基础质量优先）

模型智能是核心——在科学与编程领域的前沿能力是解锁最具变革性应用的基础
基础设施质量是研究生产力的关键，为长期构建而非走捷径

实证和迭代式 AI 安全

产品迭代提供真实世界的反馈，指引研究方向
对 AI 安全的最佳措施来自”主动研究 + 谨慎的真实世界测试”的结合
计划分享 red-teaming、后部署监控等最佳实践

与 Anthropic、OpenAI 的对比

维度	Thinking Machines Lab	Anthropic	OpenAI
核心方向	Human-AI Collaboration	AI Safety + 能力	AGI
开放程度	开放权重模型 + 论文	部分开放	闭源为主
产品风格	Tinker（协同助手）	Claude（对话/Agent）	ChatGPT / Codex

关联：openai · Andrej-Karpathy（Karpathy 也强调人类在 agentic 系统中的监督与理解角色）