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突發(fā)!OpenAI Sora掌舵人叛逃,轉(zhuǎn)投谷歌DeepMind

人工智能 新聞
OpenAI又一位關(guān)鍵大牛離職。Sora負(fù)責(zé)人剛剛官宣,離職OpenAI加盟谷歌DeepMind,恰好是在今天canvas發(fā)布之際。

OpenAI每次宣布大事之際,總有人要走。

這不,canvas剛發(fā)布,Sora項目卻再傳出壞消息——負(fù)責(zé)人Tim Brooks在推特官宣離職,加入谷歌DeepMind。

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我將加入谷歌DeepMind致力于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(chuàng)建Sora的兩年里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(fā)布日官宣離職可以成為OpenAI的傳統(tǒng)了。

谷歌大佬紛紛在評論區(qū)彈冠相慶,包括DeepMind和谷歌研究院首席科學(xué)家Jeff Dean,以及谷歌AI Studio的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Logan Kilpatrick。

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DeepMind推理團隊的創(chuàng)始人和領(lǐng)導(dǎo)人Denny Zhou——

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GPT-4o全量發(fā)布前就已辭職的「Her」項目負(fù)責(zé)人Alexis Conneau雖然沒有加入谷歌,但也開始在線玩梗——歡迎成為OpenAI前員工的一員。

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看來,谷歌自家的視頻生成模型Veo有望超越Sora了。

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目前,Sora的另一位共同負(fù)責(zé)人Bill Peebles仍在OpenAI任職。

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雖然今年2月就已經(jīng)發(fā)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(shù)家開放。

究竟什么時候上線,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(fù)責(zé)人相繼出走,Sora的未來再一次前途未卜。

個人經(jīng)歷

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Tim Brooks在OpenAI共同領(lǐng)導(dǎo)了Sora項目,他的研究重點是開發(fā)能模擬現(xiàn)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(xué)位,博士導(dǎo)師是Alyosha Efros。讀博期間,他提出了名為InstructPix2Pix的技術(shù)。

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在加入OpenAI之前,他曾在谷歌參與開發(fā)Pixel手機相機的AI技術(shù),還在英偉達(dá)研究過視頻生成模型。

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同時,他還是DALL·E 3的主要研究員。

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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。

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他拍攝的動物照片:

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他還曾經(jīng)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(wǎng)友們紛紛表示,羨慕他擁有這種自由。

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而且,Tim Brooks還在簡歷中頗為「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后,小哥表示,依舊會從事視頻生成和世界模擬器相關(guān)的工作,繼續(xù)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(fā)布兩個月時,共同負(fù)責(zé)人Tim Brooks和Bill Peebles參與了由AGI House組織的一場主題演講,表達(dá)了自己對視頻生成技術(shù)的看法——「將通過模擬一切來實現(xiàn)AGI」。

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

要生成內(nèi)容真實、畫面逼真的視頻,就需要一個內(nèi)部模型理解所有物體和人類在環(huán)境中如何運動、交互,因此,他們認(rèn)為Sora將為通用人工智能的發(fā)展做出貢獻。

在方法論方面,Tim Brooks和Bill Peebles都特別強調(diào)了模型的擴展性,他們認(rèn)為語言模型之所以如此成功,是源于具有擴展能力,并引用了《The Bitter Lesson》中的觀點:

長遠(yuǎn)來看,那些隨著規(guī)模增長而性能提升的方法,隨著計算能力的增加將最終勝出。

通過創(chuàng)建基于Transformer的框架,并對不同的Sora模型進行比較,他們展示了模型訓(xùn)練中計算量增加對性能提升的影響。

從基礎(chǔ)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。

我們一直致力于保持方法的簡單性,盡管有時候?qū)嶋H情況比說起來更具挑戰(zhàn)性。

我們的主要關(guān)注點是做出盡可能簡單的事情,然后在此基礎(chǔ)上進行大規(guī)模的擴展。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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