7 月 27 日，翁荔公开告别信，称创业公司高压节奏已超出身体承受极限；7 月 28 日是她最后一个工作日。仅一天后，OpenAI 确认她回归，负责领导面向内部研究的高层级团队，支持包括「递归自我改进」在内的跨研究工作。
注：时间线基于公开报道整理，具体内部沟通日期可能存在细微出入。翁荔本人未披露具体疾病或诊断。
表面上看，这是一场突如其来的反转：一边说身体无法承受高压，一边又迅速加入全球竞争最激烈的 AI 公司之一。
但仔细读她的离职信，逻辑并不矛盾。
联合创始人角色——缺少边界、需要持续承担全局责任的岗位。团队建设、招聘、融资、公司战略、组织文化、外部预期，全部压在身上。
职责范围更清晰、环境更可预测，而且不是联合创始人的研究岗位。她明确写道：依然热爱 AI，仍喜欢阅读前沿论文。
在 Inkling 发布冲刺时，翁荔曾试图正常请病假休息。但当整个团队都在向前推进、自己却必须停下来时，她始终受到愧疚感困扰。
她也考虑过缩小职责范围，承担一个压力更低的岗位。但最终认为这并不适合自己的性格——只要无法为负责的事情投入全部精力，她就会认为自己没有做好。
回到 OpenAI 后，她虽仍处于高强度的前沿研究环境中，但将负责一项相对明确的研究任务，不再承担一家创业公司的全局责任。
翁荔此次回归 OpenAI 负责的「递归自我改进」，并非一个临时安排的岗位——她的研究兴趣在离开 Thinking Machines 之前，已经明显转向这一方向。
注：上述文章为翁荔个人技术博客，不能直接等同于 Thinking Machines 的内部研究项目，但足以反映其研究兴趣的转向轨迹。
翁荔的离开，对 Thinking Machines 的影响不只是失去一名研究人员。
六名最初联合创始人的去向如下：
Thinking Machines 于 2025 年 7 月完成 20 亿美元种子轮融资，估值达 120 亿美元，是当时规模最大的初创公司种子轮融资之一。在其任职期间，公司先后推出了训练微调平台 Tinker、多模态实时交互研究预览，以及首个自主训练的开放权重模型 Inkling（9750 亿总参数、410 亿激活参数，混合专家架构）。
技术与资本都在，但人在流失。
注：离职统计基于公开报道整理，时间截至 2026 年 7 月 29 日。Thinking Machines 未公开详细联合创始人职责表，翁荔具体领导的产品或模型团队尚不明确。
对 OpenAI 而言，这并非简单的人事回归——而是一名熟悉其研究体系、模型部署和安全基础设施的老将重新归队。
翁荔在 OpenAI 的履历覆盖了从研究到产品部署的完整链路：
她曾参与 OpenAI 机器人团队 Dactyl 项目——通过强化学习和大规模领域随机化，让仿人机械手在没有真实世界训练数据的情况下完成魔方操作。2021 年起领导应用 AI 研究团队，建设有害内容评估数据、内容分类器与减少不安全输出的方法。GPT-4 发布后，她进一步整合 Safety Systems 团队，工作覆盖模型行为、安全评估、红队测试、内容审核和部署安全基础设施——该团队从零成长到 80 多人。
这是一份几乎无法从外部招聘市场复制的经验组合。
此次让她负责递归自我改进，意味着 OpenAI 试图把「用 AI 加速 AI 研究」从零散工具和实验，推进为更系统的跨团队研究方向。
目前没有公开信息说明翁荔在 OpenAI 的工作时间、管理范围及健康安排，也不能断言新职位一定更加轻松。这一选择看起来存在矛盾——一边说身体无法承受高压，一边又回到全球竞争最激烈的 AI 公司之一。
但与担任联合创始人相比，在成熟公司承担范围明确的研究职位，确实可能面临较少的直接创业压力。真正的风险在于：如果「递归自我改进」成为 OpenAI 的核心研究方向，其强度未必低于创业公司的冲刺节奏。
这场 24 小时内的「离职反转」，核心不是翁荔突然改变了对健康的判断，而是她重新选择了自己在 AI 竞赛中的位置——从承担全局不确定性的创业者，回到职责清晰的成熟研究组织。
但行业必须正视一个信号：当连翁荔这样体量的研究者都因身体透支而退出创业岗位时，AI 创业公司的「联创模式」本身可能正在逼近人才承载极限。