誤會了誤會了，被傳為“Sora 作者之一”的上交大校友謝賽寧，本人緊急辟謠。
他的聲明發(fā)在其朋友圈，以及“交大校友薈”賬號交大 org 上，主要說了幾點：
Sora 完全是 OpenAI 的工作，和謝賽寧本人一點關(guān)系沒有。
但他后面將在紐約大學(xué)開展相關(guān)研究
要開發(fā) Sora 這樣的成果，人才第一，數(shù)據(jù)第二，算力第三。
《黑鏡》等科幻作品里的部分故事可能很快成為現(xiàn)實，需要準(zhǔn)備好對應(yīng)的監(jiān)督體系。
傳播不實信息的原文章也在大家?guī)兔εe報后被平臺下架了。
這番誤會終于算是告一段落。
不過謝賽寧透露的信息中還有一些細(xì)節(jié)值得關(guān)注，相熟的 Sora 開發(fā)領(lǐng)隊 Bill Peebles 說團隊基本不睡覺高強度工作了近一年。
而 Bill Peebles 在 2023 年 3 月入職 OpenAI，距今剛好不到一年。也從側(cè)面否定了之前傳聞中的“Sora 早就開發(fā)完成，只是一直沒發(fā)”。
至于為什么會有這個離譜的誤會，還要從謝賽寧與 Peebles 合作的一篇論文說起。
為什么會有這個誤會？
Sora 技術(shù)報告引用的一項研究成果 DiT 模型，正是謝賽寧與 Peebles 合著。那時 Peebles 博士在讀期間到 Meta 實習(xí)，謝賽寧也還沒完全離開 FAIR。
DiT 首次將 Transformer 與擴散模型結(jié)合到了一起，相關(guān)論文被 ICCV 2023 錄用為 Oral 論文。
雖然 Sora 模型具體架構(gòu)細(xì)節(jié)沒有公布，但謝賽寧此前從 Sora 技術(shù)報告中分析出，很可能就是建立在 DiT 的基礎(chǔ)之上。
除此之外，Sora 還參考借鑒了許多其他學(xué)術(shù)界成果。
如把訓(xùn)練數(shù)據(jù)編碼成 Patch 的方法，引用了谷歌 DeepMind 的 Patch n' Pack 等。
博采眾長，同時堅定在 Scaling Law 指引下力大磚飛，才造了令人驚嘆的 Sora 成果。
大神確實也是大神
排除掉這個誤會，謝賽寧確實也是 AI 研究領(lǐng)域的一位大神，目前在紐約大學(xué)任助理教授。
他本科畢業(yè)于上海交通大學(xué) ACM 班，18 年博士畢業(yè)于加州大學(xué)圣迭戈分校。
畢業(yè)后謝賽寧加入 Facebook AI Research（FAIR），曾與何愷明合作提出 ResNeXt。目前他在谷歌學(xué)術(shù)總被引用數(shù)達(dá)到 4 萬 5，h-index 也高達(dá) 31。
就在 Sora 發(fā)布不久前，他還領(lǐng)導(dǎo)紐約大學(xué)團隊對 DiT 模型來了個大升級，新模型稱為 SiT。
SiT 與 DiT 擁有相同的骨干網(wǎng)絡(luò)，但質(zhì)量、速度靈活性都更好。
謝賽寧認(rèn)為，跟進 Sora 相關(guān)研究是學(xué)術(shù)界可以為這個時代肩負(fù)的重責(zé)之一。
讓我們一起期待他的新成果吧。
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：夢晨 衡宇
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