новости

---

  новый отчет мудрости

я присоединяюсь к google deepmind для работы над генерацией видео и симуляторами мира! не могу дождаться возможности поработать с такой талантливой командой.

я здесьопенаидва года, которые потребовались для создания соры, были удивительным временем. спасибо всем отзывчивым и добрым людям, с которыми я работаю. с нетерпением жду следующего этапа!

нажми тыкву и начни совок похоже, официальное объявление об отставке в день релиза может стать традицией openai.

в комментариях отметили руководителей google, в том числе джеффа дина, главного научного сотрудника deepmind и google research, и логана килпатрика, руководителя продукта google ai studio.

денни чжоу, основатель и руководитель группы вывода deepmind ——

хотя алексис конно, руководитель проекта «her», ушедший в отставку перед полным выпуском gpt-4o, не присоединился к google, он тоже начал шутить в сети — добро пожаловать, чтобы стать бывшим сотрудником openai.

похоже, что собственная модель генерации видео google veo превзойдет sora.

в настоящее время билл пиблс, другой соруководитель соры, все еще работает в openai.

хотя игра была выпущена в феврале этого года, сора по-прежнему остается «моделью будущего» и открыта только для небольшой группы тестировщиков и художников красной команды.

openai не указала четких сроков выхода в сеть, в отличие от проекта «her», который имеет пометку «этой осенью».

когда технический директор и ответственное лицо уходили один за другим, будущее соры снова было неопределенным.

тим брукс является одним из руководителей проекта sora в openai, где его исследования сосредоточены на разработке крупномасштабных генеративных моделей, которые могут моделировать реальный мир.

этот парень получил докторскую степень в исследовательском центре искусственного интеллекта в беркли, а его научным руководителем был алеша эфрос. во время работы над докторской диссертацией он предложил технологию под названием instructpix2pix.

до прихода в openai он участвовал в разработке технологии искусственного интеллекта для мобильных камер pixel в google, а такжеnvidiaработал над моделями генерации видео.

в то же время он также является главным исследователем dall·e 3.

другая часть его резюме действительно интересна - его фотоработы завоевали награды «national geographic», «лучшая фотография природы» и «национальной федерации дикой природы».

его фотографии животных:

он также выступал в театре «бикон» на бродвее в нью-йорке и выигрывал награды на международных конкурсах чревовещателей а капелла.

пользователи сети выразили зависть тому, что у него есть такая свобода.

более того, тим брукс в своем резюме тоже сказал в довольно «версальской» манере: «я увлечен искусственным интеллектом, и, к счастью, это увлечение прекрасно сочетается с моими увлечениями фотографией, кино и музыкой».

присоединившись к deepmind, я сказал, что по-прежнему буду заниматься работой, связанной с созданием видео и симуляторами мира, и продолжу объединять свою страсть к искусственному интеллекту с моими увлечениями фотографией и кино.

в апреле этого года, всего через два месяца после выпуска модели sora, соруководители тим брукс и билл пиблс приняли участие в программной речи, организованной agi house, и выразили свои взгляды на технологию генерации видео: «она будет моделировать все. внедрение agi». ".

возможности создания сложных сцен, продемонстрированные винсентианскими видеомоделями, такими как сора, которые постепенно раскрывают детальное понимание человеческого взаимодействия и физического контакта, являются важным шагом на пути к agi.

для создания видеороликов с реалистичным содержанием и реалистичными изображениями необходима внутренняя модель, позволяющая понять, как все объекты и люди движутся и взаимодействуют в окружающей среде. поэтому они считают, что сора будет способствовать развитию общего искусственного интеллекта.

что касается методологии, и тим брукс, и билл пиблс особенно подчеркнули масштабируемость модели. они считают, что причина успеха языковой модели заключается в ее способности расширяться, и процитировали свои взгляды в «горьком уроке»:

в долгосрочной перспективе методы, повышающие производительность по мере масштабирования, в конечном итоге победят по мере увеличения вычислительной мощности.

создав платформу на основе transformer и сравнив различные модели sora, они продемонстрировали влияние увеличения объема вычислений при обучении модели на повышение производительности.

от базовой модели к модели с 32-кратным увеличением вычислений можно увидеть постепенное улучшение понимания сцен и объектов.

мы всегда стремились к тому, чтобы наш подход был простым, хотя иногда реальность оказывается сложнее, чем кажется.

наша главная цель — сделать что-то как можно более простым, а затем масштабировать его.