OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 发声「深感遗憾」，如何看待此事？

突发！OpenAI首席科学家Ilya离职，一个让马斯克与佩奇决裂的男人

刚刚，OpenAI发生重大人事变动！
北京时间5月15日早上7点整，OpenAI联合创始人、首席科学家伊尔亚·苏茨克维（llya Sutskever）在社交平台宣布离开OpenAI。他表示，相信在新管理层的领导下，OpenAI将构建安全有益的通用人工智能（AGI），并透露他对此新项目充满热情。OpenAI联合创始人兼CEO萨姆·阿尔特曼对此表示难过，赞扬伊尔亚是人才、指路人和朋友，并感谢他在OpenAI的贡献。同时，宣布雅库布·帕乔基（Jakub Pachocki）接任首席科学家一职，他将接手OpenAI的研究工作。
伊尔亚·苏茨克维，以色列裔加拿大人，2013年在多伦多大学获得计算机科学博士学位，师从图灵奖得主、“深度学习三巨头”之一杰弗里·辛顿。他过去十年在深度学习领域贡献巨大，包括参与开发AlexNet、主导研发Seq2Seq模型等。在2015年，他加入OpenAI创始团队并担任首席科学家，为OpenAI的成功做出了重要贡献。
苏茨克维的离职对OpenAI来说是一大打击，但他主导的研发工作将由雅库布·帕乔基接手。帕乔基自2017年加入OpenAI，对GPT-4的研发做出了重要贡献。尽管苏茨克维离开了，但OpenAI将继续追求安全有益的AGI，为人类创造更美好的未来。
苏茨克维的离开并非突然，早在去年年底就埋下伏笔。去年11月18日，OpenAI官网宣布将阿尔特曼和布罗克曼除名，苏茨克维是“始作俑者”之一。尽管外界猜测和压力不断，最终苏茨克维站在了支持阿尔特曼回归的立场上。然而，在发布离职推文前的几个月，苏茨克维已经远离公众视野，最后一次社交动态停留在2023年12月15日。
OpenAI在成立的第十年失去了一位杰出的计算机科学家，这对于公司的未来发展将产生重大影响。苏茨克维的“非常有意义的项目”将成为OpenAI的新开端，值得期待。我们将持续关注OpenAI的动态，以了解苏茨克维离职后对公司的具体影响。

深入探究 OpenAI CEO 奥特曼被开的真实原因

整个AI圈的一次震动，OpenAI宣布领导层交接，奥特曼被董事会解雇，不再担任CEO，由首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）担任临时首席执行官。
开除奥特曼的原因是他在与董事会的沟通中没有始终如一地坦诚相待，这阻碍了董事会履行职责的能力。董事会不再对他继续领导OpenAI的能力充满信心。
奥特曼被解雇的同时，前董事长兼联合创始人Greg Brockman辞去董事长一职，但仍保留公司职务，向CEO汇报。
奥特曼在Twitter上回应，对过去八年的共同经历表示自豪，并祝福团队一切顺利，继续相信创造安全的AI黄金，造福全人类的使命。
在这场领导层变动中，奥特曼的秘书Alex Cohen也被解雇。
这背后是一场明显权力斗争，涉及不同阵营的派系。奥特曼和Greg Brockman的突然离职引起广泛关注。
让我们回顾一下OpenAI的发展历史。在2015年，马斯克和奥特曼共同投资创立了OpenAI，目标是发展对整个人类有益的人工智能。2018年，马斯克因不满公司发展模式，试图接管控制权，被奥特曼和创始人拒绝后辞去董事会职务。
公司结构在2019年发生变化，OpenAI从非营利组织转变为“有限利润”公司（OpenAI LP），并提出了“利润上限”分配模式，投资者最多可获得原始投资的100倍收益，超过后收益用于非营利工作。这一年，OpenAI与微软签订了10亿美元的投资协议，并推出了GPT-2。
微软是OpenAI背后的金主。在今日，微软董事长兼CEOSatya Nadella在Twitter上表示，微软与OpenAI签订了长期协议。微软提供技术输出，应用开发和云服务由微软负责，这样微软可以获得OpenAI的利润回报。
奥特曼主导的GPTs推出后，OpenAI的最新一轮融资估值约为600亿美元，其目标是成为AI时代的王者，构建AI应用生态系统。然而，对微软而言，这构成了巨大威胁。作为投资者，微软不可能一直提供资金支持。
微软与OpenAI的合作关系中，微软投资的股份实际是OpenAI子公司的股份，而OpenAI子公司隶属于非营利组织OpenAI。根据投资协议，微软对OpenAI的收益仅限于AGI之前的收益。
OpenAI内部，董事会由6人组成，其中包括董事长兼总裁Greg Brockman、首席科学家Ilya Sutskever、首席执行官Sam Altman以及非OpenAI员工Adam D'Angelo、Tasha McCauley和Helen Toner。在这次变动中，Greg Brockman和Sam Altman被踢出局。
这次变动凸显了微软在OpenAI中的影响力。奥特曼似乎面临着一次类似于乔布斯那样的挑战，我们期待他能否王者归来。

终结扩散模型：OpenAI开源新模型代码，一步成图，1秒18张

扩散模型的时代已然落幕，AI画图领域迎来了一场革命性变革。近期，OpenAI所发布的全新生成模型——Consistency Models，以其独特优势迅速吸引了业界关注。
此次研究由多位重量级学者共同参与，包括毕业于清华大学数理基础科学班并现于OpenAI担任研究员的宋飏，以及OpenAI联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever。研究重点在于图像生成领域，旨在克服扩散模型依赖于迭代生成过程的局限，提出无需对抗训练即可快速生成高质量样本的新型生成模型。
Consistency Models 采用一种创新策略，支持快速one-step生成，并允许few-step采样，平衡计算量与样本质量。这一模型还支持零样本数据编辑，如图像修复、着色和超分辨率，无需针对特定任务进行具体训练。通过蒸馏预训练扩散模型或作为独立生成模型训练，Consistency Models展现了在多个基准测试中的卓越表现，超越了现有扩散模型蒸馏方法。
研究团队通过实验证明，Consistency Models在one-step和few-step生成中表现出色，尤其是在CIFAR-10和ImageNet 64x64等标准基准上，达到了新的SOTA FID分数。此外，Consistency Models还展示了在生成速度上的显著优势，能够在3.5秒内生成64张分辨率为256x256的图片，平均一秒生成18张。
Consistency Models在零样本图像编辑能力上也表现出色，能够对灰度图像着色、生成高分辨率图像以及根据人类要求生成图像。此外，模型还具备强大的图像修复功能和高分辨率图像生成能力，展现出在细节处理上的卓越性能。
在模型介绍部分，Consistency Models基于连续时间扩散模型中的概率流常微分方程，允许通过单个网络评估转换随机噪声向量生成数据样本。通过在多个时间步链接模型输出，该方法能够提高样本质量，执行零样本数据编辑，类似于扩散模型的迭代优化。
训练方法包括基于自洽性的两种策略：依赖于使用数值ODE求解器和预训练扩散模型生成PF ODE轨迹，以及独立训练Consistency Models。这两种方法都无需对抗训练，允许模型灵活采用神经网络架构。
实验结果显示，Consistency Models在CIFAR-10、ImageNet 64x64、LSUN Bedroom 256x256等数据集上表现优异，优于现有扩散模型蒸馏方法。在CIFAR-10上，Consistency Models在不依赖蒸馏的情况下获得与PD相当的质量，用于single-step生成。
综上所述，Consistency Models在图像生成领域展现出了显著优势，有望成为扩散模型有力的竞争者，重新定义AI画图的未来。