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Sora天才辍学生归来!OpenAI组建3人神秘小队,豪赌超级人工智能

IP属地 中国·北京 新智元 时间:2025-10-31 14:12:06


新智元报道

编辑:定慧 元宇

当年靠Sora惊艳世界的天才辍学生回来了,这次他要直奔超级人工智能而去。问题是,这次他到底在造什么?

Sora背后的核心贡献者之一,这位00后的天才辍学生Will Depue,准备再次搞个大事情

刚刚,他宣布下一个目标是,超级人工智能ASI


在结束一段长期休息后,Will Depue宣布他再次回到OpenAI。

并且这次拉上了另外两位年轻的工程师Troy LuhmanEric Luhman,这个三人小组,就像OpenAI内部的特种兵团一样。

这次他们要专注于一个极高风险的赌注(新工作方向),Will Depue承认这个赌注虽然概率很小。

但如果成功,将很可能实现超级人工智能,ASI(或者通用人工智能,AGI)!


这三个人都是当年横空出世震惊世界Sora的核心贡献者


不知道他们这次重新组队将会给世界带来什么全新的技术。

Will Depue,这位出生于2003年的小哥,他的工作履历,堪称传奇。

在密歇根大学只上了一年学,就退学创业去了。


领英上的资料显示,2023年,也就是他20岁时,就加入了OpenAI。


在OpenAI,Will Depue参与都是最核心的项目:o3/4o的后训练,sora 1 & 2的研发以及应用研究

在他的个人主页上,Will DePue说他想给这个世界「产生净正面影响」


其他两位成员则过于低调,Will Depue在X上有5.2万关注者,Troy Luhman和Eric Luhman则几乎没有任何发言。


最让人好奇的就是,这个三人小组,究竟在「搞什么大事情」?

OpenAI对此事并没有公布更详细的内容。

在评论区中,也未能发现有效的蛛丝马迹,都是大家都调侃和猜测。


可能是比Sora影响力更大的项目

新项目是什么方向,解决什么问题?

会比Sora更难吗,还是影响力比Sora更大?

什么项目一旦成功,就可以实现超级人工智能?

虽然目前没有更多的信息,但是从Will DePue过去的项目中或许可以窥见一些端倪。

DePue在他的网站上发布了若干个人项目,可以看出都是个人向的天才项目。

其中两个项目能够看出Will DuPue的个人风格,非常极客。

一个基于浏览器的GPT实现,WebGPT,Github上有3700个Stars。这个项目的初衷是,WebGPU即将在大多数主流浏览器上推出。

这意味着网页应用现在可以近乎原生地访问GPU,并拥有计算着色器的附加能力。


Will DePue说WebGPT是一个使用纯JS和HTML实现的Transformer模型示例,既作为概念验证,也作为教育资源。

很天才,纯前端实现Transformer!

另一个项目是在Figma中构建的图灵完备计算机,只用Figma手搓一台计算机。


首台完全在Figma中构建的图灵完备机,8位架构,512位RAM,16字节程序内存,包含16条操作码的MISC指令集,10赫兹的时钟速度,4个快速访问寄存器,二叉树结构的RAM/ROM存储。

他甚至给出了系统架构设计图。


在一个用来设计UI的软件上,「手搓」一台电脑,不得不说,这是天才能干出来的事情。

兴趣广泛的极客

Will DePue不仅热爱在软件层面整活,对于机器人的兴趣也非常浓厚。

在因为Sora爆火而成为明星工程师后,Will DePue还曾被爆出想要加入1X机器人公司。


1X机器人公司就是昨天非常火的住家机器人Neo的开发商。

1X的投资人可以看到有OpenAI和英伟达,硅谷这个圈子基本上都是互相认识的。


Will DePue也转发Neo的帖子,并声称已经订购。


对于Sora 2的发布,Will DePue给予了很高的评价。

他认为Sora 1做的太好,把标准定的非常高——几乎是视频能力有史以来最大的飞跃。

他认为像Sora 2这样的在线视频模型,无论作为模拟器还是策略,都有可能带来革命性变化。

当然,他也表达了视频模型会如何影响世界的信息生态、政治与政权,或人们的心理健康的担忧。

Will DePue认为视频模型显然具有双重用途:

视频模型显然是一种双刃剑,一方面,它在具身智能和现实世界中的巨大潜力充满乐观;另一方面,相信社会和技术平台也会逐渐调整,以应对合成媒体带来的挑战。

无论如何,都期待看到人们用这项技术创造出令人惊叹的作品。


经常共同发论文的科研搭子

关于Troy Luhman和Eric Luhman的公开信息不多,但这对兄弟在机器学习领域发表过研究论文。

比如用于手写字体生成的扩散模型,能够直接从图像数据中融合书写者的风格特征。


并且两人经常共同署名同一篇文章,且只有他两看来应该科研上的好搭子。

比如下面这篇研究如何将「多步扩散/去噪」生成模型通过知识蒸馏(knowledge distillation)转换为一步或更少步数的采样模型,从而大幅提升生成速度。


下面这篇提出将「ViT-style patching」(即将图像分块为patches)技术应用于扩散模型,以减少每个采样步骤的计算量/内存消耗。


下面这篇针对层次结构的图像变分自编码器(hierarchical VAE)在生成质量中的不足,提出一种KL重加权+Gaussian输出层的方法。


关于他们更多的信息,还有待OpenAI的公布。

除了Will DePue作为明星工程师活跃在社区里,其他两个人几乎找不到任何信息。

只有今天Troy Luhman转发了Will DePue的帖子,「未来一片光明」,看来他们对实现超级人工智能非常乐观。


2024年2月15日,Sora横空出世。

在当时,也就是两年前,这个革命性的产品颠覆了人们关于AI能力的认知。

就像阿瑟克拉克所说,过于先进的技术和魔法无异。

Sora的出现,对于当时的人们来说,就像魔法一样。


当然,现在AI生成的视频已经充斥在互联网中,人们已经习以为常。

前不久Sora 2的出现再次让AI版本的TikTok玩法进入视野。

但很多人不知道的是,Sora的背后有着这样一群年轻的工程师们。

而今天,在经过一段时间的休整后,Will Depue决定拉上这两位工程师,去瞄准新方向:通用/超级人工智能。

虽然OpenAI官方还没有公布关于这个三人小组和研发方向的更多内容,但是OpenAI一直有着自己的AGI路线图。

从AGI到ASI:OpenAI的新征途

奥特曼表示,正是出于对AGI的坚定信念,他才创办了OpenAI。

虽然AGI仍是OpenAI的核心使命,但在自称「已掌握构建AGI方法」之后,OpenAI开始将目光投向更远的目标——ASI(超级人工智能)。

奥特曼在2025年1月的一篇博客中写道:

「我们现在确信已经掌握了构建传统意义上的通用人工智能(AGI)的方法……我们正开始将目标转向更远的地方,追求真正意义上的超级智能。」

这意味着OpenAI认为AGI已不再是终点,而只是通往更高智能形态的中途站。

他相信,超级智能工具将显著加速科学发现与创新,从而推动社会的整体进步与繁荣。


他还在去年9月的一篇博客中提到,「随着经过数千年的科学发现和技术进步,人类可能在数千天内实现超级智能,或许需要更长时间,但最终这一目标必定可以实现。」


那么,奥特曼所指的AGI与ASI之间的区别究竟是什么?

OpenAI在官方博客《Planning for AGI and beyond》中把AGI定义为「在总体上比人类更聪明的AI 系统」。

在另一篇介绍ASI的博客《Introducing Superalignment》,OpenAI强调ASI「比人类聪明很多」

从AGI到ASI,是大模型能力持续进化的结果,这是一场没有退路、只能前进的竞赛。

ASI:风险极高的豪赌

不仅OpenAI在追求超级智能,meta等科技巨头也在全力投入这场高风险的竞赛。

事实上,meta已经在追求ASI的道路上付出了高昂的成本。

扎克伯格一直押ASI就是meta的未来。


与白白花掉几千亿美元的风险相比,他更担心错过「超级智能」(Super intelligence)时代的到来。

「真正的风险并非来自过度激进,而是来自不够激进」。

从六月底组建meta超级智能实验室(meta Superintelligence Labs),到投入数亿美元的薪酬待遇招揽人才加入其从事尖端AI模型研发的「TBD 实验室」。

2025年meta在AI方面的相关支出超过700亿美元,年底这个数字可能增加到720亿美元,2026年这一数字将超过1000亿美元


尽管ASI前景诱人,但资本市场仍对扎克伯格这场千亿的豪赌保持谨慎。

这既反映出投资界对技术突破的期待,也暴露了商业化路径尚不明朗的现实。

周四华尔街开盘后不久,meta股价暴跌12.6%,市值蒸发了近2400亿美元。

超级人工智能是一场数千亿美元的豪赌,需要在基建、算力、研发、人才等方面的巨额投入,而何时取得商业回报也存在极大不确定性。

据meta透露,其AI投入在今年或2026年不太可能产生可观的收入。

相比meta,盈利压力更大的OpenAI如何在巨额投入下找到可持续的商业模式,成为奥特曼必须面对的关键考验。

参考资料:

https://depue.notion.site/me

https://www.businessinsider.com/openai-sora-engineer-will-depue-new-team-artificial-superintelligence-2025-10

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