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揭秘Sora：开发团队成立不到1年 核心技术曾因“缺乏创新”遭拒绝

揭秘Sora：开发团队成立不到1年 核心技术曾因“缺乏创新”遭拒绝 《每日经济新闻》记者查询这两项技术的原作论文发现，时空Patch的技术论文实际上是由GoogleDeepMind的科学家们于2023年7月发表的。DiT架构技术论文的一作则是Sora团队领导者之一William Peebles，但戏剧性的是，这篇论文曾在2023年的计算机视觉会议上因“缺少创新性”而遭到拒绝，仅仅1年之后，就成为Sora的核心理论之一。如今，Sora团队毫无疑问已经成为世界上最受关注的技术团队。记者查询OpenAI官网发现，Sora团队由Peebles等3人领导，核心成员包括12人，其中有多位华人。值得注意的是，这支团队十分年轻，成立时间还尚未超过1年。核心突破一：时空Patch，站在Google肩膀上此前，OpenAI在X平台上展示了Sora将静态图像转换为动态视频的几个案例，其逼真程度令人惊叹。Sora是如何做到这一点的呢？这就不得不提到该AI视频模型背后的两项核心技术DiT架构和Spacetime Patch（时空Patch）。据外媒报道，Spacetime Patch是Sora创新的核心之一，该项技术是建立在GoogleDeepMind对NaViT（原生分辨率视觉Transformer）和ViT（视觉Transformer）的早期研究基础上。Patch可以理解为Sora的基本单元，就像GPT-4 的基本单元是Token。Token是文字的片段，Patch则是视频的片段。GPT-4被训练以处理一串Token，并预测出下一个Token。Sora遵循相同的逻辑，可以处理一系列的Patch，并预测出序列中的下一个Patch。Sora之所以能实现突破，在于其通过Spacetime Patch将视频视为补丁序列，Sora保持了原始的宽高比和分辨率，类似于NaViT对图像的处理。这对于捕捉视觉数据的真正本质至关重要，使模型能够从更准确的表达中学习，从而赋予Sora近乎完美的准确性。由此，Sora能够有效地处理各种视觉数据，而无需调整大小或填充等预处理步骤。记者注意到，OpenAI发布的Sora技术报告中透露了Sora的主要理论基础，其中Patch的技术论文名为Patch n‘ Pack： NaViT， a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution。记者查询预印本网站arxiv后发现，该篇研究论文是由GoogleDeepMind的科学家们于2023年7月发表的。图片来源：arxiv.org图片来源：Google Scholar核心突破二：扩散型Transformer架构，相关论文曾遭拒绝除此之外，Sora的另一个重大突破是其所使用的架构，传统的文本到视频模型（如Runway、Stable Diffusion）通常是扩散模型（Diffusion Model），文本模型例如GPT-4则是Transformer模型，而Sora则采用了DiT架构，融合了前述两者的特性。据报道，传统的扩散模型的训练过程是通过多个步骤逐渐向图片增加噪点，直到图片变成完全无结构的噪点图片，然后在生成图片时，逐步减少噪点，直到还原出一张清晰的图片。Sora采用的架构是通过Transformer的编码器-解码器架构处理包含噪点的输入图像，并在每一步预测出更清晰的图像。DiT架构结合时空Patch，让Sora能够在更多的数据上进行训练，输出质量也得到大幅提高。OpenAI发布的Sora技术报告透露，Sora采用的DiT架构是基于一篇名为Scalable diffusion models with transformers的学术论文。记者查询预印本网站arxiv后发现，该篇原作论文是2022年12月由伯克利大学研究人员William （Bill） Peebles和纽约大学的一位研究人员Saining Xie共同发表。William （Bill） Peebles之后加入了OpenAI，领导Sora技术团队。图片来源：arxiv.org然而，戏剧化的是，Meta的AI科学家Yann LeCun在X平台上透露，“这篇论文曾在2023年的计算机视觉会议（CVR2023）上因‘缺少创新性’而遭到拒绝，但在2023年国际计算机视觉会议（ICCV2023）上被接受发表，并且构成了Sora的基础。”图片来源：X平台作为最懂DiT架构的人之一，在Sora发布后，Saining Xie在X平台上发表了关于Sora的一些猜想和技术解释，并表示，“Sora确实令人惊叹，它将彻底改变视频生成领域。”“当Bill和我参与DiT项目时，我们并未专注于创新，而是将重点放在了两个方面：简洁性和可扩展性。”他写道。“简洁性代表着灵活性。关于标准的ViT，人们常忽视的一个亮点是，它让模型在处理输入数据时变得更加灵活。例如，在遮蔽自编码器（MAE）中，ViT帮助我们只处理可见的区块，忽略被遮蔽的部分。同样，Sora可以通过在适当大小的网格中排列随机初始化的区块来控制生成视频的尺寸。”图片来源：X平台不过，他认为，关于Sora仍有两个关键点尚未被提及。一是关于训练数据的来源和构建，这意味着数据很可能是Sora成功的关键因素；二是关于（自回归的）长视频生成，Sora的一大突破是能够生成长视频，但OpenAI尚未揭示相关的技术细节。年轻的开发团队：应届博士带队，还有00后随着Sora的爆火，Sora团队也来到世界舞台的中央，引发了持续的关注。记者查询OpenAI官网发现，Sora团队由William Peebles等3人领导，核心成员包括12人。从团队领导和成员的毕业和入职时间来看，这支团队成立的时间较短，尚未超过1年。图片来源：OpenAI官网从年龄上来看，这支团队也非常年轻，两位研究负责人都是在2023年才刚刚博士毕业。William （Bill） Peebles于去年5月毕业，其与Saining Xie合著的扩散Transformer论文成为Sora的核心理论基础。Tim Brooks于去年1月毕业，是DALL-E 3的作者之一，曾在Google和英伟达就职。图片来源：William （Bill） Peebles个人主页团队成员中甚至还有00后。团队中的Will DePue生于2003年，2022年刚从密西根大学计算机系本科毕业，在今年1月加入Sora项目组。图片来源：Will DePue个人主页此外，团队还有几位华人。据媒体报道，Li Jing是 DALL-E 3 的共同一作，2014年本科毕业于北京大学物理系，2019年获得MIT物理学博士学位，于2022年加入OpenAI。Ricky Wang则是今年1月刚刚从Meta跳槽到OpenAI。其余华人员工包括Yufei Guo等尚未有太多公开资料介绍。 ... PC版： 手机版：

《英语留学相关电子书汇总 》

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贾跃亭IP操盘手被曝也来自“参哥体系” 揭秘参哥商业金字塔

贾跃亭IP操盘手被曝也来自“参哥体系” 揭秘参哥商业金字塔 大熊饭局的视频内容，以大佬商业对谈为主，在他发布的视频中互联网大咖云集，近日更是蹭上了“互联网初代网红企业家”贾跃亭的热度，他刚刚官宣将通过个人IP商业化还债的消息。而大熊饭局的最新一期视频内容为“帮贾跃亭新车做宣传”。另外一个被参哥引以为傲的知名IP是曾经的微商大佬，坐拥百万粉丝的毛毛姐，她的视频风格则以夸大其词的“卖惨”为噱头，试图引起宝妈群体的共鸣。比如，“我是这个家里的丧门星，我的童年像一个奴隶一样。”“我妈一巴掌一巴掌的往我脸上扇。”可以窥见的是，当下海参哥已经带领他的门徒们，以“病毒式”传播的速度在抖音上搭建起了一座难以摧毁的“参哥商业帝国”。早在2021年，海参哥就已经在抖音上走火，但也因太过于“成功学”，屡次被封禁。时至今日，海参哥仍然带着“全网粉丝700万、全网播放10亿+、商业变现领域天花板、全网现象级IP幕后操盘人、为优秀企业流量赋能”等头衔，奔走于各大短视频平台之间。在参哥的视频中，他总是戴个脖套，以一种十分慵懒姿态出现，在线分享回答粉丝问题，粉丝们各个身价惊人，动不动就声称几千万、几个亿的都是小项目，许多连麦、面谈的嘉宾，在他面前被批的体无完肤。一位熟悉参哥的老粉表示，最初关注到参哥是因为其长相、气质酷似“王思聪”，在直播间侃侃而谈的气势十分压人且洗脑，但仔细一琢磨又都是正确的废话，或者一些耳熟能详的老观点。对于海参哥的评价分为两极，一极质疑其是“割韭菜”的江湖混子，另一极则是对海参哥无脑追随且百分百信任的学徒们。海参哥的魅力在于，不管你是喜欢他，还是讨厌他，或者还是看不惯他，都不妨碍他在抖音上赚到了很多钱。曾有同行表示，“如果你想火，你就去拍段子骂小海参，拍一个火一个。”“海参哥”本名为沈文君，中专钳工毕业，早期通过在电商平台卖海参，赚到了第一桶金，因而被称作“海参哥”。2018年，海参哥正式入局做短视频孵化了多个网红IP账号，而后又在2020年正式入驻抖音后，通过教财商、情商课，迅速变现。据不完全统计，当前海参哥在抖音粉丝已经累计达到千万级别，圈内更是将其与另外一位商业大IP张琦做类比，称为“北海参、南张琦”。因主导内容太过于“成功学”，海参哥近年来屡次被平台或禁言、封禁处罚。而后海参哥的称谓中直接省掉了“海”，改为更简单明了的“参哥”。今年3月，参哥曾因涉嫌“厚黑学”和“伪成功学”被抖音禁言。随后，参哥在他其中一个账号上发视频回应此事称，自己并没有被封号或者被禁言，只是被平台“禁止搜索90天”。但是至于为何被禁止搜索，参哥称自己没去问，也并不清楚。当前在抖音搜索海参哥账号，可以看到近期参哥活跃的几个矩阵账号为“参哥认知圈”“参哥商业指导”“纯然商业”“参哥（日常号.记录成长）”，粉丝数从几万到几十万不等，介绍为，“我是参哥，为优秀企业进行流量赋能”。当前，账号的商品橱窗中现已无法搜索到相关付费课程，只有商业类书籍及服装、食品等产品。近期，参哥针对百度副总裁引发的争议发声，该账号名为“参哥（日常号.记录成长）”账号粉丝为24.3万。该账号是为数不多跟参哥相关但是绑定有MCN标识的账号之一，根据账号主页显示，绑定MCN为逸胜文化。笔者在5月13日发现，“纯然商业（IP变现版”账号仍在开播，内容为参哥某场直播连麦录屏，直播间内主播时不时提醒，“感兴趣的可以进群咨询”，该账号粉丝达到182.7万，在直播间下方挂有售价9980元的参哥流量课程的小程序链接，显示已经有543人已学习。点击申请加入社群后，群管理会通过引导添加微信账号，并提示“加微信可以领取参哥语录100条，有问题都可以加参哥咨询”。在参哥参与孵化的商业IP中，上至年入过亿的老板，年入千万的大厂高管和中小企业家，下至一门心思想要翻身的商业小白，做的比较成功的有，百万网红 @毛毛姐、@大熊饭局、@服务者·老纪等，这些成功的IP孵化案例进一步被拆解、包装为成功案例再次获取粉丝信任，源源不断吸引流量。在海参哥的众多学徒中，无一例外都对海参哥无条件相信并服从。甚至摆出一副“谁质疑参哥，我质疑谁”的态度。这点，曾短暂参与过参哥线下课程的璩静是坚定的践行者。此前，据“凯鸽说”视频号爆料，璩静在今年3月参加参哥线下培训曾“声援”参哥。该博主现身说法道，“当时我们有学员炮轰主办方，璩静忽然站起来为主办方发声，怒怼学员称，你记了笔记没有？你拍了视频没有？你自己都没做到，你嫌老师这讲的不好那讲的不好，那你上来讲试试呀。”参哥的学员们坚定认为，跟着参哥一定能赚到钱。在毛毛姐抖音号，置顶的第一条视频的封面是与参哥合照，内容为在参哥年会的分享内容。在该视频中，毛毛姐分享了自己的感悟，对于合伙人参哥的“崇拜”溢于言表。“我毛毛做IP的心态很简单，大哥说什么就是什么，团队说什么全然配合，在做的过程当中去解决问题……我要跟参哥一样做一个大格局的IP。”在激情演讲之后，毛毛姐慷慨激昂立下了2024年的FLAG。她表示，希望小伙伴明年收入过50万，老人如果24年过不了一百万，只有两个原因，“首先是我毛毛该死，另外一个就是你们该死。如果你我都该活着，那么我们明年拿成绩继续展示问我们的实力。”参哥最擅长的是，立人设、造话题。徒弟们也跟着上行下效。这类视频内容的表现是，通过大众化价值导向，以大女主/屌丝逆袭为剧本，博取眼球，将自身经历放大讲述，刻画励志人物标签。以较快语速抛出颇具争议性，甚至是有悖常识的话题。比如激化上下级之间矛盾。在毛毛姐置顶第一条视频中，开头就甩出了一句带有炒作嫌疑的话题。参哥在年会上介绍毛毛姐时提到“我俩经常半夜就吵起来了。”紧接着，镜头转向了毛毛姐，“好好说话，有时候也是白天吵”。木婉清创始人毛毛姐是参哥最为得意门徒之一。毛毛姐的抖音账号坐拥131万粉丝，账号简介为“为千万女性提供全方位成长方案”，是毛毛姐主用的大号。在抖音搜索毛毛姐，也有多个矩阵账号出现，粉丝从几万到百万不等从毛毛姐视频内容来看，其目标用户主要为宝妈群体。宝妈群体的痛点，通常与“带娃焦虑”、“家庭婆媳关系不和”、“渴望通过经济独立来提升在家庭关系中的话语权”等。毛毛姐的出现，就像灯塔版带领宝妈们逆袭。围绕宝妈群体痛点，毛毛姐视频的内容分为六大板块，以对谈自述视角展开，通过输出女性个人成长经历，原生家庭关系、以及育儿经验等内容吸引粉丝关注，随后给出提升思维方式和女性成长的路径，再通过日常生活分享加深与粉丝之间的粘性。比如，在毛毛姐更新多达33集名为“毛毛传”的合集简介中将自己经历描述为，“一个普通农村女孩从出生到成长为十亿女富豪。”在毛毛姐极具情绪煽动力的表达下，仿佛打开了一部“大女主逆袭短剧”。在这些视频中先是以夸大其词的表述引发共鸣，比如，“我妈跟我说，是因为我的存在，克死了我身上的四个哥哥”“我是这个家里的丧门星，我的童年像一个奴隶一样。”“我妈一巴掌一巴掌的往我脸上扇。”紧接着是自揭成长经历的伤痛，在结尾以心灵鸡汤式金句鼓励女性群体要精神独立、物质独立，不依附于原生家庭，活出大女主的人生。 PC版： 手机版：

GPT-4o 17人Omni金牌团队首揭秘 清北上交中科大6位华人领衔

GPT-4o 17人Omni金牌团队首揭秘 清北上交中科大6位华人领衔 就在刚刚，GPT-4o的关键团队信息，也被公布了出来。就是这个名为“omni”的团队，发挥出了不可思议的潜力，让OpenAI的首个原生全多模态模型成为可能。Sam Altman盛赞，如果没有团队负责人Prafulla Dhariwal长期以来的远见、才智、信念和决心，就没有GPT-4o。而整个团队的努力，才使得他所期待的人机交互革命成为现实。OpenAI联创Greg Brockman，也表扬了这位肩负着整个团队使命的负责人。多亏了Prafulla Dhariwal“建立全能大模型”的信念，并且在过去的18个月中联合了OpenAI的许多团队，在多个团队的通力合作下，GPT-4o才得以诞生。根据负责人的说法，其实OpenAI早就有意打造这样一个Omni大模型了。然而一年多之前，团队曾经做过多次多模态的尝试，却没有一次能让最大的GPT成功地完成多模态运行。幸运的是，团队成员齐心协力，用出色的能力攻克了种种能力，使GPT-4o成为可能。网友锐评：“你们确实处于创新的前沿，执行水平达到了大型科技巨头梦寐以求的水平。”而如此惊艳的演示，竟然是一个不到20人的小团队打造出来的。Omni团队揭秘接下来，一起看看打造OpenAI首个原生多模态GPT-4o背后团队成员，都有谁？负责人Prafulla Dhariwal领导GPT-4o开发的负责人Prafulla Dhariwal，是一位印度小哥。他于2017年获得了麻省理工学院的计算机科学学士学位。毕业前夕，Dhariwal就加入了OpenAI（那时OpenAI仅成立一年），并在17年正式成为研究科学家。至今，Dhariwal任职OpenAI 7年，可以说，他见证了这家初创公司的成长全过程。在此期间，Dhariwal参与了诸多重磅的研究。根据LinkedIn个人主页，他将发表论文的领域分类为生成式模型、无监督学习、Scaling Law、定理证明、强化学习、量子复杂性。其中包括DALL·E 3、DALL·E 2，模型一致性等，还共同提出了著名的“Scaling Law”。值得一提的是，Dhariwal曾在高中期间参加了几次国际奥林匹克竞赛。他是2012年IMO竞赛的金牌得主，也是IAO（国际天文学奥林匹克竞赛）、IPhO（国际物理奥林匹克）的金牌获得者。有网友称，Prafulla Dhariwal从高中起就是我的灵感来源。他当年为印度赢得了IAO、IPhO和IMO的金牌，并在OpenAI大学毕业后从事非常酷的VAE、Gans、DDPM、一致性模型等项目。6位华人Li JingLi Jing在团队中发挥的作用是，让大家拥有令人惊叹的图像/3D生成。此前，他为Dall-E 3、Sora、GPT-4o都做出过贡献。他曾在Meta做过2年的博后研究员，随后进入OpenAI成为全职研究员。虽然才入职OpenAI不到两年，但他已参与过多个OpenAI的重磅研究了。他在北京大学获得物理学学士学位，在MIT获得物理学博士学位。Casey ChuCasey Chu是团队的老员工了。他从2020年4月就入职了OpenAI，如今已经是4年的“元老”了。他本科在哈维·穆德学院获得数学学士学位，在斯坦福大学获得计算数学硕士学位。Mark ChenMark Chen是OpenAI的前沿研究主管，并且还是美国IOI队的教练。在团队漫长的研究中，Mark Chen是大家奋斗的支柱。他已是OpenAI五年多的老员工。此前曾在微软、Trading实习，在哈佛做访问学者，在量化研究工作过5年，并且成为合伙人。他毕业于MIT数学-计算机专业。Jiahui Yu（于佳慧）Jiahui Yu负责带领OpenAI的感知团队。此前，他曾担任Google Brain和Google DeepMind的高级研究科学家和经理。他的研究领域包括序列建模（语言、语音、视频、金融数据）、计算机视觉、生成模型和高性能计算。在研究生期间，他在微软亚研院、旷视科技、Adobe Research、Snap Research、Jump Trading、百度研究院、NVIDIA Research和Google Brain都有过实习经历。他本科毕业于中国科技大学少年班，获得计算机学士学位。博士毕业于伊利诺伊大学香槟分校。Huiwen ChangHuiwen Chang在OpenAI已经工作一年。此前她曾在Google工作过5年，在微软亚研院、Adobe、Facebook有过实习经历。她在清华大学计算机科学实验班（姚班）取得学士学位，然后在普林斯顿大学取得博士学位。Yu Zhang他在OpenAI工作了8个月。他此前曾在GoogleDeepMind工作过6年，还在微软亚研院、微软实习过。他本科在上海交通大学取得计算机学士学位，在MIT取得博士学位。其他关键成员James BetkerJames Betker在这个团队中负责得非常全面，应有尽有，包括图像、音频、数据、集成、后训练（post-training）。这是从Google跳槽至OpenAI的大咖。在加入OpenAI之前，Betker曾在Google担任了3年的软件工程师。此外，他还在2011年加入了Garmin International，现任职高级软件工程师。他曾获得了UCSB的计算机科学动查看学士学位，与此同时，在2005-2009年期间，还是在学校担任4年的软件工程师。Jamie KirosJamie Kiros让GPT-4获得当前最佳的视觉感知能力，做出了非凡的成绩。此前，他曾在Google工作过3年。他在多伦多大学取得计算机博士学位。Rowan ZellersRowan Zellers在Omni团队中的贡献是，让OpenAI可以像人一样自然地看到视频。毕业后，他加入了艾伦人工智能研究所（AI2）成为研究实习生。2022年6月，成为OpenAI的一名技术人员。Zellers曾获得了哈维·穆德学院（Harvey Mudd College）的数学和计算机科学的学士学位，以及华盛顿大学计算机科学博士学位。Alexis Conneau在加入OpenAI之前，Alexis Conneau就已经提出了“Her”（视觉模型）的理念，并且坚持不懈地执行并实现了它。目前，Conneau是OpenAI的语音AGI负责人。进入他的个人主页，就知道Conneau对Her有多么痴迷了。Conneau在加入OpenAI之前，曾在Meta、Google担任过研究科学家，有着9年的自然语言深度学习的经验。华盛顿邮报曾对Conneau进行了个人专题报道Alexis Conneau曾帮助Meta（Facebook）和Google打造了以惊人的精确性理解数十种语言的AI系统。在Meta期间，Conneau团队推进了机器学识算法，将语言用数字抽象形式表现的能力，最终训出能够处理同步语言的AI。比如XLM-R模型可以处理100+语言，其准确性几乎与单一语言模型一致。Conneau在Meta做的最后一项工作是Wave2vec-U。这是一种无人监督的语音识别系统，可以从音频中读取单词。此外，他还发明了一种算法XLm-Roberta，能够阅读各种语言的海量数据。这项研究也成为他被引最高的成果。他曾获得了Facebook AI Research的计算机科学博士学位，在巴黎-萨克雷高等师范学校获得了机器学习硕士学位，以及巴黎综合理工学院获得了数学硕士学位。Gabriel GohGabriel Goh和接下来要介绍的Ishaan Gulrajani，在团队中主要贡献是，提出了一系列相关的“Scaling Law”的工作。这样当所有这些模态（视觉、语音等）汇集在一起时，模型便可以擅长处理一切事物!Gabriel Goh也是OpenAI 5年多的老员工，此前曾在苹果工作1年半。他在英属哥伦比亚大学取得硕士学位，在加州大学戴维斯分校取得了数学专业博士学位。CBC曾报道过Gabriel Goh到OpenAI后，在2021年设计的CLIP系统。他参与的这项研究，揭示了CLIP无法正确识别图像，会把放着iPod字样的苹果识别为iPod。Ishaan GulrajaniIshaan Gulrajani目前是OpenAI的研究员。根据OpenReview的介绍，他曾在Google和Meta工作过。并在MIT获得学士学位，以及在斯坦福大学获得博士学位。Alex NicholAlex Nichol在团队中主攻3D图像生成，也是DALL·E 2的共同发明者。此前，他一直是一位自由职业者。随后，在2107年加入了OpenAI任技术研究员，中间还离职有近一年时间，并在2020年5月再次入职。比如，在GPT-4o官方报博客中的演示，它可以生成一致的试图，重建复杂3D模型。这些所展示出的成果，离不开Nichol的贡献。Heewoo Jun与Nichol一样，Heewoo Jun在团队中也在负责图像、3D生成。根据OpenReview介绍，他曾在2015-2019年间在百度（美国... PC版： 手机版：