突發!OpenAI Sora掌舵人叛逃,轉投谷歌DeepMind

來源: 編輯:匿名 發表時間:2024-10-05 00:51:13 熱度:1

導讀: 新智元報道 編輯:喬楊 桃子 【新智元導讀】 OpenAI又一位關鍵大牛離職。Sora負責人剛剛官宣,離職OpenAI加盟谷歌DeepMind,恰好是在今天canvas發布之際。 OpenAI每次宣...

新智元報道

編輯:喬楊 桃子

【新智元導讀】 OpenAI又一位關鍵大牛離職。Sora負責人剛剛官宣,離職OpenAI加盟谷歌DeepMind,恰好是在今天canvas發布之際。

OpenAI每次宣布大事之際,總有人要走。

這不,canvas剛發布,Sora項目卻再傳出壞消息——負責人Tim Brooks在推特官宣離職,加入谷歌DeepMind。

我將加入谷歌DeepMind致力於視頻生成和世界模擬器!迫不及待地想與這樣一個才華橫溢的團隊合作。

我在OpenAI創建Sora的兩年裏度過了一段美妙的時光。感謝所有與我一起工作的充滿熱情和善良的人。對下一個階段感到興奮!

我將加入谷歌DeepMind致力於視頻生成和世界模擬器!迫不及待地想與這樣一個才華橫溢的團隊合作。

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我在OpenAI創建Sora的兩年裏度過了一段美妙的時光。感謝所有與我一起工作的充滿熱情和善良的人。對下一個階段感到興奮!

按下葫蘆起來瓢,看來發布日官宣離職可以成爲OpenAI的傳統了。

谷歌大佬紛紛在評論區彈冠相慶,包括DeepMind和谷歌研究院首席科學家Jeff Dean,以及谷歌AI Studio的產品負責人Logan Kilpatrick。

DeepMind推理團隊的創始人和領導人Denny Zhou——

GPT-4o全量發布前就已辭職的「Her」項目負責人Alexis Conneau雖然沒有加入谷歌,但也开始在线玩梗——歡迎成爲OpenAI前員工的一員。

看來,谷歌自家的視頻生成模型Veo有望超越Sora了。

目前,Sora的另一位共同負責人Bill Peebles仍在OpenAI任職。

雖然今年2月就已經發布,但Sora仍然是一個「期貨模型」,只對一小部分紅隊測試人員和藝術家开放。

究竟什么時候上线,OpenAI也沒給出過明確期限,不像「Her」項目好歹有個「今年秋天」的flag。

陷入研究泥潭 ,又遭遇CTO和負責人相繼出走,Sora的未來再一次前途未卜。

個人經歷

Tim Brooks在OpenAI共同領導了Sora項目,他的研究重點是开發能模擬現實世界的大型生成模型。

這位小哥在伯克利AI研究中心獲得博士學位,博士導師是Alyosha Efros。讀博期間,他提出了名爲InstructPix2Pix的技術。

在加入OpenAI之前,他曾在谷歌參與开發Pixel手機相機的AI技術,還在英偉達研究過視頻生成模型。

同時,他還是DALL·E 3的主要研究員。

而他的另一部分履歷,就實在令人大呼精彩了——攝影作品獲得了「國家地理」、「Nature's Best Photography」和「National Wildlife Federation」的大獎。

他拍攝的動物照片:

他還曾經在紐約百老匯的Beacon Theatre表演,還在國際無伴奏口技比賽中獲獎。

網友們紛紛表示,羨慕他擁有這種自由。

而且,Tim Brooks還在簡歷中頗爲「凡爾賽」地表示:「我對AI充滿熱情,幸運的是,這種熱情與我對攝影、電影和音樂的愛好完美融合。」

加入DeepMind後,小哥表示,依舊會從事視頻生成和世界模擬器相關的工作,繼續融合自己對AI的熱情和對攝影、電影的愛好。

從視頻生成,到模擬世界

今年4月,Sora模型剛剛發布兩個月時,共同負責人Tim Brooks和Bill Peebles參與了由AGI House組織的一場主題演講,表達了自己對視頻生成技術的看法——「將通過模擬一切來實現AGI」。

文生視頻模型,如Sora所展示的復雜場景生成能力,逐漸顯現出對人類互動和身體接觸的詳細理解,這是AGI的重要一步。

要生成內容真實、畫面逼真的視頻,就需要一個內部模型理解所有物體和人類在環境中如何運動、交互,因此,他們認爲Sora將爲通用人工智能的發展做出貢獻。

在方法論方面,Tim Brooks和Bill Peebles都特別強調了模型的擴展性,他們認爲語言模型之所以如此成功,是源於具有擴展能力,並引用了《The Bitter Lesson》中的觀點:

長遠來看,那些隨着規模增長而性能提升的方法,隨着計算能力的增加將最終勝出。

長遠來看,那些隨着規模增長而性能提升的方法,隨着計算能力的增加將最終勝出。

通過創建基於Transformer的框架,並對不同的Sora模型進行比較,他們展示了模型訓練中計算量增加對性能提升的影響。

從基礎模型到增加了32倍計算量的模型,可以看到對場景和物體的理解逐步提升。

我們一直致力於保持方法的簡單性,盡管有時候實際情況比說起來更具挑战性。

我們的主要關注點是做出盡可能簡單的事情,然後在此基礎上進行大規模的擴展。

我們一直致力於保持方法的簡單性,盡管有時候實際情況比說起來更具挑战性。

我們的主要關注點是做出盡可能簡單的事情,然後在此基礎上進行大規模的擴展。

參考資料:



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