Eclipse Labs 创始人 Neel Somani 近年来将重心逐步转向人工智能领域。本文将回顾他从加密行业转型的过程、背后的思考逻辑以及未来的研究方向。发展时间线回顾Eclipse Labs 是以太坊区块链的扩容解决方案之一。Somani 创立并领导 Eclipse 完成了 A 轮融资累计融资 6500 万美元。事实上早在 A 轮融资完成之前Somani 就已计划在融资后逐步卸任 CEO 职位。这一安排在数月前便已与团队成员和投资人充分沟通。2024 年 5 月他从 CEO 转任执行董事长Executive Chairman。在这一角色中他仍对公司战略方向和高层领导负责同时将日常运营管理交由新任 CEO Vijay Chetty 负责。随后公司完成并成功上线了此前对市场承诺的 Eclipse 主网产品。到 2025 年年中Somani 对 Eclipse Labs 的长期战略方向进行了重新评估并在董事会层面推动公司转型决定从基础设施转向应用层产品开发同时任命 Sydney Huang 负责新的日常执行工作。在这一系列过渡过程中Somani 始终保持对 Eclipse 战略方向的实际控制权直到 2025 年底主动退出公司治理层。2025 年 10 月他正式卸任执行董事长全职投入机器学习领域重点关注长期研究与对机器学习理论的知识贡献。此时他的兴趣已明显从加密基础设施转向更具研究导向的人工智能领域希望建立更具持续性的学术影响力。与 Neel Somani 的问答Q能否为读者简单回顾一下您的职业经历A当然可以。我的背景是数学和计算机科学。最初我在 Airbnb 担任软件工程师随后转向 Citadel 做量化研究。我主要研究能源市场在这个领域大规模优化模型常用于计算有效市场价格。在本科阶段我曾接触过类型系统等形式化方法研究。这套技能在很多领域都有广泛适用性。我将这种思维方式带入加密行业创办了 Eclipse。Eclipse 是我职业生涯中的重要阶段但我的长期兴趣并不仅限于加密基础设施。我逐渐发现自己更被一些研究问题所吸引但在公司运营中没有足够精力去深入探索。因此在 2024 年年中我转任 Eclipse 执行董事长到 2025 年底我彻底卸任相关职务以便全职投入新的研究方向。Q可以介绍一下您新的研究方向吗A进入一个新领域时首先需要培养“研究品味”。所谓“品味”就是判断哪些问题值得长期投入。研究问题很多但每天的时间有限。所以过去一年里我花了大量时间系统学习机器学习的不同分支。其中包括强化学习我最近还写了一系列博客文章进行梳理也包括应用层概念比如智能体agents。但从研究角度来看我最感兴趣的仍然是理解大型语言模型LLM本身的内部机制。这属于“机制可解释性”mechanistic interpretability方向。我认为形式化方法有可能为 LLM 的鲁棒性和安全性提供更强的理论保证。Q最近在做哪些项目A目前有一个处于早期阶段的项目叫做“符号电路蒸馏”Symbolic Circuit Distillation。在机制可解释性领域研究者会尝试从大型语言模型中提取所谓的“机制电路mechanistic circuits”——也就是模型内部一小部分神经元组合这些组合负责实现特定的算法行为。例如模型中可能存在一个专门用于“模加运算”的电路。当模型需要进行模运算时就会调用这一内部结构。但问题在于目前提取出的电路通常具有描述性却缺乏可证伪性。“符号电路蒸馏”的目标是在程序空间中进行搜索自动匹配一个程序结构到该电路并在某个定义域内形式化证明两者等价。简单来说就是尝试将神经网络内部结构转化为可以被数学验证的程序表达从而提高解释的严谨性。Q对当前的应届毕业生有什么建议A这个问题很难回答。我曾指导过几十名本科生但现在的环境比以往任何时候都更难给出统一建议。世界变化得太快。如果是一年前我可能会建议他们学习“分发能力”distribution因为注意力是稀缺资源。同时掌握现代编程工具如 Claude Code 或 Codex也已经成为基本能力。但如果必须给出一个建议我会鼓励本科生考虑进入顶级 AI 实验室工作。目前很少有其他地方能够提供同等规模的影响力。当然没有唯一正确的路径我自己的职业经历本身就说明了这一点。从加密到AI一次长期主义的转向Neel Somani 的职业转型并非简单的赛道切换而是一次研究兴趣与长期目标的自然演进。从区块链扩容基础设施到大型语言模型的机制可解释性研究他的路径体现出一种跨领域迁移能力——将形式化方法与系统性思维应用到新的技术前沿。在 AI 迅速演进的当下他选择回归研究本质专注于构建更安全、更可解释、更具理论基础的人工智能体系。或许这种从“建设系统”到“理解系统”的转变正代表着下一阶段 AI 发展的深层趋势。
Eclipse 创始人 Neel Somani：从加密赛道转向人工智能的转型之路
Eclipse Labs 创始人 Neel Somani 近年来将重心逐步转向人工智能领域。本文将回顾他从加密行业转型的过程、背后的思考逻辑以及未来的研究方向。发展时间线回顾Eclipse Labs 是以太坊区块链的扩容解决方案之一。Somani 创立并领导 Eclipse 完成了 A 轮融资累计融资 6500 万美元。事实上早在 A 轮融资完成之前Somani 就已计划在融资后逐步卸任 CEO 职位。这一安排在数月前便已与团队成员和投资人充分沟通。2024 年 5 月他从 CEO 转任执行董事长Executive Chairman。在这一角色中他仍对公司战略方向和高层领导负责同时将日常运营管理交由新任 CEO Vijay Chetty 负责。随后公司完成并成功上线了此前对市场承诺的 Eclipse 主网产品。到 2025 年年中Somani 对 Eclipse Labs 的长期战略方向进行了重新评估并在董事会层面推动公司转型决定从基础设施转向应用层产品开发同时任命 Sydney Huang 负责新的日常执行工作。在这一系列过渡过程中Somani 始终保持对 Eclipse 战略方向的实际控制权直到 2025 年底主动退出公司治理层。2025 年 10 月他正式卸任执行董事长全职投入机器学习领域重点关注长期研究与对机器学习理论的知识贡献。此时他的兴趣已明显从加密基础设施转向更具研究导向的人工智能领域希望建立更具持续性的学术影响力。与 Neel Somani 的问答Q能否为读者简单回顾一下您的职业经历A当然可以。我的背景是数学和计算机科学。最初我在 Airbnb 担任软件工程师随后转向 Citadel 做量化研究。我主要研究能源市场在这个领域大规模优化模型常用于计算有效市场价格。在本科阶段我曾接触过类型系统等形式化方法研究。这套技能在很多领域都有广泛适用性。我将这种思维方式带入加密行业创办了 Eclipse。Eclipse 是我职业生涯中的重要阶段但我的长期兴趣并不仅限于加密基础设施。我逐渐发现自己更被一些研究问题所吸引但在公司运营中没有足够精力去深入探索。因此在 2024 年年中我转任 Eclipse 执行董事长到 2025 年底我彻底卸任相关职务以便全职投入新的研究方向。Q可以介绍一下您新的研究方向吗A进入一个新领域时首先需要培养“研究品味”。所谓“品味”就是判断哪些问题值得长期投入。研究问题很多但每天的时间有限。所以过去一年里我花了大量时间系统学习机器学习的不同分支。其中包括强化学习我最近还写了一系列博客文章进行梳理也包括应用层概念比如智能体agents。但从研究角度来看我最感兴趣的仍然是理解大型语言模型LLM本身的内部机制。这属于“机制可解释性”mechanistic interpretability方向。我认为形式化方法有可能为 LLM 的鲁棒性和安全性提供更强的理论保证。Q最近在做哪些项目A目前有一个处于早期阶段的项目叫做“符号电路蒸馏”Symbolic Circuit Distillation。在机制可解释性领域研究者会尝试从大型语言模型中提取所谓的“机制电路mechanistic circuits”——也就是模型内部一小部分神经元组合这些组合负责实现特定的算法行为。例如模型中可能存在一个专门用于“模加运算”的电路。当模型需要进行模运算时就会调用这一内部结构。但问题在于目前提取出的电路通常具有描述性却缺乏可证伪性。“符号电路蒸馏”的目标是在程序空间中进行搜索自动匹配一个程序结构到该电路并在某个定义域内形式化证明两者等价。简单来说就是尝试将神经网络内部结构转化为可以被数学验证的程序表达从而提高解释的严谨性。Q对当前的应届毕业生有什么建议A这个问题很难回答。我曾指导过几十名本科生但现在的环境比以往任何时候都更难给出统一建议。世界变化得太快。如果是一年前我可能会建议他们学习“分发能力”distribution因为注意力是稀缺资源。同时掌握现代编程工具如 Claude Code 或 Codex也已经成为基本能力。但如果必须给出一个建议我会鼓励本科生考虑进入顶级 AI 实验室工作。目前很少有其他地方能够提供同等规模的影响力。当然没有唯一正确的路径我自己的职业经历本身就说明了这一点。从加密到AI一次长期主义的转向Neel Somani 的职业转型并非简单的赛道切换而是一次研究兴趣与长期目标的自然演进。从区块链扩容基础设施到大型语言模型的机制可解释性研究他的路径体现出一种跨领域迁移能力——将形式化方法与系统性思维应用到新的技术前沿。在 AI 迅速演进的当下他选择回归研究本质专注于构建更安全、更可解释、更具理论基础的人工智能体系。或许这种从“建设系统”到“理解系统”的转变正代表着下一阶段 AI 发展的深层趋势。
