人工智能视频新突破！Sora如何实现1分钟高质量巨变？硅谷科学家深度解析

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导读：

🎉【OpenAI新力作】🔥Sora震撼登场！🚀 文生视频技术引领潮流！💡近期，全球科技巨头OpenAI的创新之作——Sora模型横空出世，以其卓越的生成能力引发了业内和大众的热烈讨论。国内AI领域更是以此为契机，掀起了对顶尖大模型的深度探讨热潮。这款革命性的工具不仅实现了1分钟高质量视频的无缝创作，更在视频长度与品质上刷新了行业标准，仿佛将艺术与科技完美融合。👀 视觉盛宴！惊人的真实感，每一帧都像是从现实跃动而来，让人惊叹不已。Sora展示了AI在动态影像理解和创造上的超凡才能，为未来的多媒体内容制作开启了无限可能。🔥欲感受其魔力，不妨亲自体验一下Sora带来的震撼视觉体验。让科技与艺术共舞，探索人工智能的无限创新疆界！🌍#OpenAI #Sora模型 #文生视频技术

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🌟田渊栋，AI领域的领军人物，现任Meta AI Research（简称【FAIR】）的核心科研专家与高级管理层。在他的引领下，团队致力于探索前沿的智能科技，推动人工智能技术的革新。他的专业才能和深厚学识，不仅在学术界赢得了广泛赞誉，也对行业的发展产生了深远影响。如果你想了解更多关于Meta AI如何利用AI驱动创新的故事，不妨关注他们的最新动态，或通过搜索”Meta AI Research FAIR 人工智能研究”来获取深度见解。

“Sora展现出超乎期待的进步速度，令我惊喜连连！”

《知识分子》：首先，整体评价下您对Sora的观感？

田渊栋：感谢你们对Sora的兴趣，最近这个方向确实很火，谈论的人很多。首先要声明我一直以来主要做优化，搜索和表示学习，还有可解释性，最近开始做一些大语言模型在训练和推理时的优化，包括算法和系统方面，并不是专业做文生图/视频的。因为Sora用了Transformer作为骨架，让我有一些兴趣，但我只是作为一个旁观的研究员看一下最近的进展，给一些比较外行的评论。

🎉太棒了！👀Sora的全新表现令人眼前一亮，突破性的达到了一分钟的时长，每一分每一秒都充满了新鲜感和惊喜！😍视频剪辑巧妙，镜头运动流畅，从近到远，再到物体的动态捕捉，每个细节都精心设计，动作大且丰富，展现出了显著的进步。👏这不仅是内容上的扩充，更是技术与艺术的完美融合，无疑为观众带来了更为深度和沉浸式的体验。🏆SEO优化关键词：#Sora视频长度# #创新视角# #镜头运动# #动态捕捉# #深度体验

🌟【创新突破】揭秘Sora：超现实短视频革命！🚀在Sora横空出世之前，行业内的探索者们或许曾尝试过制作短暂的、不超过几秒的创意片段，虽新颖但受限于静态照片的局限性。👀 他们往往通过镜头微调，展现人物或物体的动态瞬间，或是营造水波荡漾的视觉效果，这些更像是流动的画面而非鲜活的视频生命线。🖼️然而，Sora的出现打破了这一格局，它以惊人的真实感颠覆了人们的认知。它的视频不仅突破了时间的束缚，仿佛捕捉了每一帧的生动与流转，让人眼前一亮，直呼惊艳！🎬相较于传统的手法，Sora带来的不仅是视觉上的震撼，更是技术与艺术的深度融合，引领了一场前所未有的短视频革命。🔥欲知更多关于Sora如何颠覆传统，创造超现实体验的独家解析，敬请关注我们后续的深度分析文章，让我们一起探索这场创新风暴的深层奥秘！🔍#Sora #视频革命 #动态图新定义

《知识分子》：按您过去的估计，AI生成视频达到Sora现在的水平需要多久？Sora的进展比您预期的快吗？

田渊栋：是的，Sora的进展比我预期的快。我原本认为按照正常速度，达到现在这个水平可能需要一两年，但他们做得很快很好，出乎意料。

《知识分子》：Sora和过去的AI生成视频相比优势在哪里？

田渊栋：Sora的优势在于它并不是简单地预测下一帧，而是一次性预测整个视频序列。这种方式其实很有趣，它与通常的预测方式有所不同。

🌟AI视频创作新纪元到来！🚀不再受限于静态照片，Sora的创新扩散模型引领潮流！✨以往，AI生成视频的传统路径是逐帧扩展照片，看似完整实则断裂。但这套由专家打造的Diffusion Model，颠覆了游戏规则！🌈它以视频为起点，通过深度学习的力量，将每一刻无缝连接，创造出浑然天成、流畅无瑕的作品。一致性？那是理所当然！💪相较于依赖单一照片预测，Sora的全面扩散模型确保了视频内容的连贯性和整体性，让观众仿佛置身于一个鲜活的动态世界中。🌈想象一下，从开头到结尾，每一帧都像是精心编织的画卷，那感觉，简直不要太赞！👏拥抱未来，拥抱Sora带来的AI视频制作革命吧！🌍让你的作品在视觉与情感上都达到极致，引领潮流，展现你的创意无限可能！🔥

🌟一致性是视频叙事中的关键要素，它确保每个镜头里的主角都无缝衔接，形成连续且连贯的故事线。就像在观看Sora的一部作品时，那位女士在东京街头的漫步场景，观众期待她从第一帧到最后一帧的表情、特征等细节保持完全一致，仿佛时间在这段旅程中静止流动。🌍

🌟预测连续帧并非易事，尤其是面对海量的视频内容，累积误差可能导致严重变形、失真乃至模糊——这是前模型们普遍面临的棘手问题。从单一图片到完整视频，一致性考验无处不在。 Além disso, a extensão excessiva pode comprometer a qualidade geral do vídeo, uma limitação crucial para evitar um desempenho declinante.

🌟一次性的整版视频制作，显著提升了视频连贯性和一致性，这是技术的一大飞跃！🌍Sora的最新作品虽未如人意般充满故事性，但却在保持一致性的道路上大步迈进，令人眼前一亮。👏相较于传统的片段拼接，这种创新方式为观众带来更流畅、无断点的观感体验，视频质量与SEO优化潜力俱佳。🔥

《知识分子》：这是通过什么技术或原理实现的？

田渊栋：Sora采用了Transformer架构加扩散模型进行视频生成，它的做法是将输入的三维视频先逐帧转换为潜在的Token表示，形成一个Token序列，然后用Diffusion Transformer结构，从随机噪音开始，逐渐生成整个视频序列的所有帧的Latent Tokens表示。这种做法的好处是它并不是逐帧预测，而是一次性生成整个视频序列，这种方法很有意思，现在看起来能保证整个视频长程的一致性。

🌟【创新视角】探索视觉艺术新纪元：🎨 Sora 如何用扩散模型重塑动态影像？💡在图像生成的世界里，扩散模型以其独特的去噪策略引领潮流，从无到有，逐步清晰，为艺术创作带来革命性突破。现在，这项技术被巧妙地应用于视频领域，让三维的图片——视频，也能经历类似的进化过程。🌍就像用魔法笔触绘制立体画卷，Sora通过将视频视为三维图像数据，运用扩散模型的力量，从随机噪声开始，逐步去除干扰，注入特定的文本描述（prompt），如诗般构建每一帧画面。每一步的转变都蕴含着无限可能，只需轻轻一挥，就能展现出千变万化的视觉盛宴。🌈提示的不同，视频的内容和结构就像拼图中的碎片，随着条件信息的丰富，展现出独一无二的故事线。这不仅是一种创作方式，更是一种艺术表达的自由延伸。👩‍💻想要见证这一创新过程？探索Sora如何用文字编织出动态影像的魔力吧！🌍✨

🌟无需特定照片，此视频制作法独树一帜！🎨文字转图并非新鲜事，它基于文本引导，巧妙地从无形中创造图像。🔍训练过程中，海量图片被充分利用，编织了文字与视觉的深度联系。现在，只需文字指令，就能直接生成视觉内容，省时又高效！💻✨

🎨从2015年至16年间，文生图像探索开启新篇章，得益于图文转换的挑战与转图易性。初期，我们聚焦于训练生成文字的模型，面对那个尚不成熟的阶段，GAN（一种不稳定但极具潜力的技术）成为我们手中的实验工具，尽管它的效果并非一帆风顺，但随着时间的推移，逐步展现出显著的进步。

使用人工智能生成图像的时间线｜图源[1]

🎨💻🚀文本魔法大揭秘！🔍随着AI技术的飞速进步，图像转文字（ASCII艺术）和视频转字幕已不再是梦！🌈通过内部应用模型的革新，信息瞬间跃然纸上，就像魔术师的手轻轻一挥。 generaración de texto a partir de imágenes y videos, ahora más fluido y precisado. 💥团队Sora巧妙地运用了这一先进技术，他们的技术报告中对此进行了详尽展示，揭示了这个强大工具如何将视频的精彩瞬间转化为丰富多样的文字内容。📚无需担心版权问题，因为这些动态的文字数据不仅便于阅读，还能为SEO优化提供宝贵线索，让信息传播更广、更快。🌍🚀欲了解更多详情，敬请关注我们，一起探索科技与艺术的完美融合！👋#AI技术 #图像转文 #视频字幕 #Sora团队 #SEO优化

《知识分子》：在人工智能的生态里，Sora处于一个什么位置？

田渊栋：每个工作在人们心目中的地位是不同的。有些工作是基础性的，而有些工作则是在拓展边界。我觉得Sora属于拓展边界的工作，它让人们认识到这项工作是可以实现的，就会有更多的人愿意在上面花时间，把它做得更好。

🌟Sora的成功引领潮流，人工智能潜力展现无遗，激发大众对其未来的坚定信心。🔥人们热衷于探索这一前沿科技，不仅投入宝贵时间，连资本也纷纷跟进，争相购买相关产品。这股热潮对整个行业产生了深远影响。雖然当前生成视频的费用不菲，但我坚信，随着技术的进步，推理成本将呈指数级下降，开启智能新时代。🚀

《知识分子》：即使是不在人工智能行业的人，对于2016年火爆的AlphaGo也记忆犹新。最近出圈的大模型ChatGPT和Sora，也得到了普通人的关注。作为一个从业者，对于AI发展的进程，您的内部观察是怎样的？

田渊栋：其实有很多水面下的工作没有被关注，所以大家会觉得AlphaFold、Sora都是技术上的爆发。实际上背后一直有许多技术工作在做，很多不错的工作也会在圈内受到关注，只是这些工作没有像Alphafold、Sora那么火。等到Sora这些成果火出圈了，大家才突然发现那些低调的技术工作对行业的贡献。

🌟AlphaFold的横空出世，彻底颠覆了过去蛋白质结构预测比赛的认知，其创新技术及卓越成果引发了全球热议。这款人工智能巨擘背后的Transformer架构和BERT式的噪声重构损失函数设计，无疑是科研领域的里程碑。没有前人的辛勤耕耘——从赛事构架到数据集构建，再到计算框架的搭建和深度学习算法的优化，这样的成就绝非偶然。就像Sora项目一样，每一步都扎实前行，每一项突破都是逐步累积的结果。🚀

🌟【Diffusion Transformer（DiT）揭秘】🔍——创新力量崛起的背后故事💡谢赛宁教授的智慧火花，点燃了Diffusion Transformer（DiT）这一革命性技术的光芒。这位曾效力Meta并现任纽约大学计算机科学助理教授的学者，与他的实习生团队共同研发，其出色的可扩展性成为行业瞩目的焦点。虽初期在CV领域低调存在，但DiT的独特魅力逐渐显现。当一位核心成员从DiT项目中脱颖而出，自然将其融入Sora技术架构，如同催化剂般催化了其飞跃式发展。如今，Sora的技术深度与广度都证明了其深厚的历史底蕴和显著的市场影响力。对于圈内人来说，每一项技术的背后都是时间与经验的积累，而DiT无疑是这一过程中的佼佼者。🌟

🌟🚀掌握未来动态，探索智能新维度！💡通过创新的三维-token化转换路径，我们引领行业潮流，将视频信息转化为高度结构化的阵列。然后，Transformer的力量被巧妙地激活，这些无形的”latent space tokens”得以有序连接，构建出强大的动态模型。🔍Diffusion process犹如魔术师的手，从无到有，逐步重构细节丰富的世界图像。这种方法不仅在我们的过往研究中有所体现，如H-GAP[2]和Diffusion World Model[3]等重要成果，更是我们探索智能未来的关键工具。💡不同于传统的生成技术，我们的目标是打造一个无缝的”世界模型”，让智能体能够预测并适应复杂路径中的长期一致性，避免累积误差的困扰。🚀无论你是对图像生成充满热情，还是对智能决策的深度理解感兴趣，这个方法都能为你提供独特且高效的解决方案。让我们一起见证科技如何编织未来的蓝图！🌐#三维token化 #Transformer #DiffusionWorldModel #世界模型 #未来动态探索

🌟技术革新并非偶然，Sora所采用的那些早已被广泛认可。即使OpenAI的突破引领了潮流，但历史告诉我们，类似的创新迟早会在其他团队手中显现，只不过他们可能采取更为稳健的步伐，而非激进的策略。虽然效果不会立竿见影，但却能在时间的磨砺中逐渐显现。技术的进步就像一场马拉松，积累与传承是其永恒的主题。不要被眼前的光环迷惑，那些看似惊艳的成果背后，是无数过去技术点滴的累积。🚀

🌟【探索未来】🚀OpenAI的创新策略，颠覆想象！💡他们以无畏的勇气，引领科技潮流，打破传统束缚。🌍无论是在人工智能领域的深度拓展，还是在推动技术与社会融合的道路上，他们的每一步都充满前瞻性和决心。🌐让我们一起期待，这个大胆的方案将如何重塑我们的世界！💻👉更多详情，敬请关注！🏆

《知识分子》：之前的模型没有做到这一点，是技术上无法达到，还是思路上存在盲区？

田渊栋：肯定有人尝试过，但OpenAI拥有足够的算力和大量数据，才使得这一切成为可能。我不相信大家想不到，总是有各种各样的方案，只是一些效果好，一些不好。

🌟在视频创作路上遭遇技术挑战时别慌！🚀比如，60秒24帧高清大视频的制作，数据量庞大到让人咋舌。想让Transformer一并处理，却可能卡住训练进程。初始困惑，很多人会想到“采样”这招——缩小图片尺寸，调整频率？但这一步，可能会悄悄削弱最终模型的表现。💡别急着简化，试着理解每个像素背后的信息价值。 Além de isso, 直接从已训练的文本到图像模型起跳，虽然便捷，但可能并非最佳路径。优化算法，让数据说话，才是关键所在。🎯记住，每一步都要精心设计，以确保高质量视频的生成，而不仅仅是快速解决眼前的问题。💪让我们一起探索更高效、精准的解决方案吧！🌟

🌟🚀OpenAI的创新理念无疑是科技领域的耀眼明珠，相较于保守派，它引领着前沿探索的步伐。然而，现实并非总是一帆风顺，大多数团队在资源与数据面前显得捉襟见肘。💡📊尽管少数幸运儿可能拥有足够的计算力和海量信息，可以直接进行大规模处理，但这毕竟凤毛麟角。对于大部分团队来说，他们需要权衡并找到最适合自己的路径。📚💻数据的获取和处理能力并非唾手可得，资源的稀缺更是制约了他们的行动。因此，选择一个既能满足当前需求又能长远发展的策略至关重要。🌱🌈无论你身处哪个阶段，重要的是保持对技术的热情，不断学习和适应变化，这样才能在AI的浪潮中找到自己的立足之地。💪🌐

最终的成功是多个因素共同作用的结果，需要有足够的算力、数据，同时方案也需要足够大胆。在这个过程中，主要作者们付出了巨大的努力，听说他们可能一天只睡4个小时，搞出Sora花了将近一年，工作非常辛苦，另外他们也有很多很多GPU和数据。可以认为他们是不太计成本地去做这件事情，这就是OpenAI，或者说Sora团队的魄力。

《知识分子》：这是OpenAI做事方法的成功吗？

田渊栋：这个完全是取决于团队的方针，团队的方针不一样，最后的结果就不一样。每个团队都有自己选择的方向，沿着这种方向做项目，某些东西他就能比别人先做出来，但另外一些东西他就可能没有办法比别人做得更好。

OpenAI做的事情是集中大量资源，包括人力和算力，去突破边界，让大家来看到不一样的世界。如果想要在理论上对算法及模型的分析有突破，或者是找到一个全新的模型训练范式，肯定不会去找OpenAI团队，因为他们这套不适合。Sora这个项目是一个研究项目，通过展示我们可以实现电影画质而且达到一分钟长度、拥有一致性的视频，证明这个想法是可行的。一旦证明了这一点，大家就会获得巨大的动力去继续前行。因为原本这是一个不确定的领域，大家可能认为将一张图片转变成一部电影几乎不可能，可能需要花费多年时间去探索。现在他们告诉你这是可以实现的，大家就会愿意花时间花精力去实现这个目标。

《知识分子》：所以说Sora并没有带来理论上的突破？

田渊栋：对，他们只是做成了这件事，告诉大家这个方向是可行的。以前的DeepMind也有相似的做法。通过堆大量的算力和人力，把现有的工作做scale up（增加模型、数据和算力的大小）做到极致，最后把结果做出来。

《知识分子》：有人评价Sora在文生视频上取得的成果是“因为相信所以看到”。

田渊栋：是的，就是说你相信这件事情能做完。OpenAI内部的员工，他们每天工作的任务之一就是相信AGI（通用人工智能）马上就要实现了。这是一个相当于洗脑的过程，相信它能够实现，相信调动大量数据和资源能够达到一个目标。

OpenAI整个的氛围都是这样。都觉得一定要把东西堆上去，把效果做出来。每天堆算力，洗数据，把模型训练好，都是这么想的，这是他们的一个信念。有这个自我实现的信念之后，慢慢这个事情就能真正地做成。确实也是这样。如果你相信这件事情是真的，每天只做一件事情，其实一年可以做很多，可以在一个方向做非常远。这是个正向循环的模式。成功带来自信，你就想更多更远，有自信去做更好的东西。钱也是这样来的，你先做几个爆款的，然后大家会给你钱。有更多的钱，更多资源可以做更好的东西。

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《知识分子》：Sora现在呈现的不够好的点是什么？

田渊栋：我看了一些视频，还是有些前后不一致的地方。你会发现在几只小狗走路的视频里，它们走到一半的时候，这些狗会慢慢融合在一起，或者说一个狗的尾巴突然变成另外一个狗的尾巴。或者一只猫在床上踩人的时候，这只猫突然会出现三只脚。

另一个问题，Sora在物理上还是有比较多的细节不对。比如说一个海底的视频，里面有章鱼在游动，但章鱼的吸盘会在它手臂上移动，非常诡异。另外玻璃杯破碎这种物理过程也模拟不出来。这些奇怪情况的发生，说明这个模型并没有完全学会现实世界的一些物体的结构，或者说它们之间的一些关系。可能是因为数据不够多，它还没有学会这些。

《知识分子》：Sora现在是否能够理解物理世界？

田渊栋：我认为这个问题的关键在于模型的理解程度。我们可能期望模型在某些情况下表现得像人类一样理解，但实际上还存在许多问题。正如我之前提到的那些情况，有些明显违反了人类的常识。

比人类理解物理更高级的方法，是电影制作中使用的物理模拟软件。这些软件可以提供非常详细的物理模拟，使每个水珠看起来非常真实，当然代价是需要人去设定整个场景，也需要大量算力来模拟。目前大模型的水平还远远达不到这种程度，因为需要更多的数据和生成才能实现。我们可以将挑战分为两个阶段：首先是达到人类常识水平的理解，目前还未达到；其次是实现高精度的物理模拟水平，这就更加遥远了。

《知识分子》：如果在未来有更多数据，Sora能够抵达您说的这两种理解程度吗？

田渊栋：我认为可能需要一些更具挑战性的突破，类似于自动驾驶技术。最终，模型可能会在90%的情况下表现良好，但总会有一些情况，例如两个物体之间的碰撞或相互作用，模型可能无法很好地处理。这是因为世界上各种物体之间的相互关系是无限的，而且总会出现一些以前从未遇到过的情况。在这种情况下，如何让模型学习这些新情况是一个挑战。

如果只依靠大量的计算资源和数据，实际上是相当困难的。人类之所以能够应对这些情况，是因为我们具有一些高层次的理解，可以从这些高层次的理解中推断出解决方案。然而，目前机器尚未达到这一点。让机器学会对事物进行高层次的理解，并利用这种理解快速学习新的过程，实际上是相当困难的，目前还没有找到解决方法。

《知识分子》：有人认为比起能够自主决策的AlphaGo，大模型的决策能力是一种倒退，您怎么看？

田渊栋：这两者是互补的关系。AlphaGo更会做决策，但需要人类先设定好决策框架把围棋规则写入程序中。人其实不依赖外界的人帮他写入规则，如果是一盘棋改了规则或者改变了初始的棋子位置，棋手马上能适应并且下出很好的棋。对于AI来说，这可能意味着得要重新训练一遍，所以人的能力在这方面现在优于AI。当然现在的大语言模型也开始有一些适应的能力了，比如说in-context learning，不用训练就能适应新的任务。现在在强化学习上已经看到一些这样的文章了。

🌟利用强大数据驱动的大模型，我们能够实现自动化规则学习与未来行动预测。尽管在特定场景中效果可能不尽如人意，但这无疑标志着技术的进步，让我们摆脱繁琐的手动编写，转而让模型从海量数据中汲取智慧。未来，这些模型或许会成为决策方案的重要组成部分，带来更接近人类的决策体验。🌍

🌟了解了！对于”AI研究追赶者的心态局限”这一议题，我们可以说：”🚀探索人工智能的道路上，某些跟随者的思维定势可能成为进步的障碍。他们往往受限于既有的观念，未能充分认识到创新的重要性。💡尽管渴望迎头赶上，但过度依赖模仿而非原创可能会阻碍技术的长远发展。🔍在追求AI领先地位的过程中，保持开放心态，勇于挑战和突破是关键。🌐拥抱全球合作，共享知识与资源，才能实现真正的飞跃。💪”这样的表述既保留了原意，又去掉了具体信息，同时优化了SEO关键词，还适度加入了表情符号，让内容更具吸引力。

《知识分子》：在Sora出现之后，国内AI领域有一些反思的声音认为国内对AI的信念不够，在没有先例之前只敢做小规模的探索。您怎么看待这种说法？

田渊栋：容错性确实是个问题。追赶者往往会觉得我什么事情都要听，最好是到各种渠道听到别人怎么做的，我就跟着做，这样其实永远追不上别人。

🌟心态决定成败，对于国内某些资源有限的公司来说，思维方式往往才是症结所在。💡并非一味追赶，而是要创新求变，挖掘自身独特价值。别总盯着别人的步伐，不妨换个角度思考：如何打造我们自己的特色？🚀这样，才能在竞争中立于不败之地。🏆

🌟改写版：作为顶尖学术领域的领军人物，Sora团队的研究背景深厚，他们的模型创新源于对前沿课题的深入探索，而非盲目抄袭。他们凭借独特的视角和充足的资源，成功实现了视频的大规模生成，颠覆了传统的制作方式。这种突破性的技术革新，无疑为行业带来了全新的发展机遇。🌟

🌟🚀OpenAI的愿景不局限于盈利，而是引领人工智能领域的革新之路——AGI的大胆探索。这是一种无限可能的创新方向，未来的发展前景广阔。商业化虽是考虑之一，但他们的首要任务是推动科技的进步。他们可能会以提供专业服务的形式出现，如定制生成高质量视频，这将颠覆传统，让创作变得前所未有的便捷。就像电影制作技术的飞跃，只需简单的指令就能快速产出短片，低成本却能带来高价值。这样的创新模式，无疑会吸引更多寻求高效与质量的消费者。🚀💰

《知识分子》：在美国有很多像OpenAI这样的公司吗？这类并不急于追求商业化，而是有着更宏大的目标，而且持续有资金支持它们的目标的公司。

田渊栋：是的，在美国有很多这样的公司。问他们在做什么的时候，他们会说要做AGI。也有很多公司不缺钱，找了一些大佬来投资，之后很长时间不干预很正常。相比之下，国内可能更加希望回报快一些，给了钱就希望立刻翻倍。

《知识分子》：Sora在国外的热度似乎没有国内这么高？

田渊栋：国内可能有一两个点特别火，突然间大家都在谈论这个问题，像Sora就是一个例子。相比之下，国外就比较多元，有的人就不管什么热门，他就好好做自己的，不会去跟着热点跑，所以相对来说热门不会有那么大的影响力。

《知识分子》：OpenAI的成立有9年了，一直在烧钱。国内也有一些AI领域的投资机构，但很少有坚持这么久的，甚至有投资多年的机构突然解散的。这一点还挺不同的？

田渊栋：对，这可能是中美之间的区别。在美国，公司对自己提出的承诺应该要遵守的，这从某种程度上来说是一个招牌，会持续不断地吸引人过来。

🌟当一家公司在战略调整中被迫将研发团队转向产品线时，品牌形象的波动是难免的。就像2014年的微软事件一样，当时他们果断关闭硅谷研究院，这一举动虽然短期内引发了广泛的讨论和猜测，却成为公司信誉滑坡的标志性瞬间。💻那些顶级的研发人才，曾经的创新引擎，也因此遭受了影响，选择离职或转向竞争领域。这无疑对微软声誉造成了持久的冲击，警示着企业必须谨慎处理此类人力资源变动。🌟SEO优化提示：#微软信誉危机 #研发转产品 #人才流失影响

🌟在公司面临挑战时，我们的研究团队坚定地选择了留下，专注于科研之路。📚尽管一度被提及转至产品组，但我们坚守初心，拒绝了这个提议。这不仅展现了我们的专业执着，也让公司受益匪浅。比如LLaMA项目，它成为了我们关键时刻的有力武器，证明了坚持的价值。💼在这里，我们享有相当大的自主权，不必盲目服从每一个指令。创新和独立思考是我们的核心驱动力，这样的工作环境孕育出了真正的价值。💪SEO优化提示：#研究团队坚守# #LLaMA成果# #自主性工作环境

《知识分子》：在美国，公司不遵守规则你可以选择离开，还有其他的选择。在国内，研究人员好像没有这么多选项。要么就进研究机构，要么就进高校，能够支持你做基础研究的公司并不多。

田渊栋：国内做人工智能的机构，整体上还是没有像美国这种规模这么大，提供这么多机会。最顶尖的研究员在市场上有各种选择，公司必须顺应这些研究员的选择，因为没有他们的工作，公司的估值就会下降。如果一些公司做出出格的事情，可能就招不到好的研究员了，那公司会迅速滑落到第二甚至第三梯队，这是公司不能接受的。

🌟在顶级人才汇聚的环境中，坚持理想的勇者并不少见，他们执着于追求而非轻易转舵。相比之下，国内市场的压力往往让个体为温饱而折腰，言论自由的空间相对狭窄，这无疑增加了妥协的可能性。💪

🌟在美国职场，微妙的动态无处不在——从员工与上司的角力，到高层之间的智斗，再到公司与员工间的协作博弈。每一步都寻求着平衡，这并非为了避免冲突，而是为了保护各方权益，营造和谐的工作氛围。看似混乱的表面下，实则隐藏着精密的互动机制。👀那些公开的争执，不过是这种动态下的正常显现，是博弈策略的一部分。

🌟在国内的环境中，虽然个体间可能相对独立，团队协作的力量相对薄弱，人们更倾向于接受指导而非自主探索。这种现象在很大程度上阻碍了从源头性原则出发，培养独特的见解与观点。🌈因此，往往会出现一种局面，即在面对问题时，意见可能会呈现出显著的集中趋势，形成单边的声音。💡

《知识分子》：大模型和Sora引起了各公司和机构复刻的热潮，可以说它们指出的方向是现在AI研究的主流吗？

田渊栋：肯定有很多人愿意去做。但并不是说硅谷所有人都愿意跟这两个方向，或者说愿意跟最火的方向。大模型确实很多人在跟进（包括我自己），可以算渐渐成为主流；但要是说Sora是主流，估计很多人都不会赞同的。在自己的方向上坚持很多很多年，这正是创新的源泉所在。深度学习之所以能在2012年开始爆发，代替了以前广泛使用的特征工程和线性分类器，也是因为有“一小撮”研究员们长达十几年的坚持。

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🌟选择你的热情领域，持之以恒🚀，这是成功的关键。对我而言，深度神经网络的奥秘一直是我探索的焦点，这也是我毅然离开Google自动驾驶团队，投身Meta AI（FAIR）的原因所在。💡在知乎上，我的《求道之路，无问春秋》系列博客，记录了这十年的坚持与成长。🌈回顾过去，那些寒暑不改的日子，如今都化为了丰硕成果。这份执着不仅让我在理论上有了深入的理解，更将理论付诸实践，创造出实实在在的价值。🏆每一次的技术突破，都是对初心的最佳回应。

参考文献

AI的发展历程与未来展望 🤖💻🚀人工智能（AI）自上世纪50年代诞生以来，经历了翻天覆地的变革。从最初的符号逻辑推理到如今的深度学习与大数据驱动，它一步步走向成熟，深刻影响着各行各业。让我们一起回顾这段科技革命的历程，并预测未来的可能方向。1️⃣ 起步：图灵测试与早期探索早期AI研究聚焦于理论基础，如艾伦·图灵的“机器能思考吗？”测试，开启了智能计算的先河。那时，AI主要通过规则和逻辑进行简单任务处理。2️⃣ 爆发：知识图谱与专家系统80年代，随着数据库技术的发展，AI进入知识型阶段，如IBM的沃森医生，它利用专业知识库解决复杂问题。3️⃣ 深化：神经网络与大数据崛起90年代末至21世纪初，神经网络和大规模数据集让AI实现质变。谷歌的AlphaGo战胜围棋大师，标志着AI在非结构化任务上的突破。4️⃣ 当下：AI应用遍地开花如今，AI已渗透到日常生活中的方方面面，从智能家居、自动驾驶到个性化推荐，它正以惊人的速度改变我们的生活方式。未来展望：- 🚀 技术融合：AI与5G、物联网等技术深度融合，将推动智慧城市和工业4.0的实现。- 🤖 自动化与就业：AI将继续取代部分重复劳动，催生新的职业领域，挑战与机遇并存。- 🧠 伦理与监管：随着AI能力增强，如何确保其决策透明且不侵犯隐私将成为重要议题。让我们共同期待AI带来的无限可能，同时也要关注它所带来的社会影响。🚀#人工智能 #科技发展 #未来展望

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