139: ICCV 最佳论文、光年之外、Sand.ai:曹越十年 AI 之旅,从研究者到 CEO
晚点聊 LateTalk
2025/10/31
139: ICCV 最佳论文、光年之外、Sand.ai:曹越十年 AI 之旅,从研究者到 CEO
139: ICCV 最佳论文、光年之外、Sand.ai:曹越十年 AI 之旅,从研究者到 CEO

晚点聊 LateTalk
2025/10/31
Shownote
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「从模型驱动到垂直整合:Gaga-1 是第一个产物。」
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图注:飞书 “智能会议纪要” 功能为本次播客生成的概要图。
本期节目由飞书特别支持播出!欢迎大家尝试 “智能会议纪要”(https://www.feishu.cn/product/ai-meeting-summary?hideHeader = 1&utm_from = latetalk),功能,点击前文晚点转述链接,可申请 1 个月免费使用。
2024 年初,刚听说曹越开始新一次创业时,我就找他聊过一次。那时他有一个吸引科技报道者的标签:光年之外联创。
今年 10 月的这次正式访谈中,我有点儿理解了为什么王慧文在 2023 年初见了那么多研究者后,会选择曹越来做技术合伙人 —— 曹越是少数在 ChatGPT 之前,预判到大模型热潮的中国研究者。2021 年,他拿下 ICCV 最佳论文后,离开了微软亚研院,加入了国内最早做大模型的机构,智源研究院。
让我稍感意外的是,曹越做研究员时,就格外关注组织与机制;2021 年,在看到 DALL - E 和 CLIP 后,他开始研究 OpenAI 是怎么协作的,这也是他加入智源的原因之一。
这期节目,曹越回顾了他在清华读本科时,如何看到深度学习,那篇 ICCV 最佳论文的诞生;他从研究员到创业者的转变;对 Sora 的观察,以及 Sand.ai 打造新一代模型 Gaga-1 的思考与实践。
通过学习 OpenAI 等全球顶尖公司,更重要的是通过自己的实践和反馈,曹越现在的认知是,要做一个垂直整合的 “端到端” 的组织,更好平衡模型进展与从需求出发,10 月中旬 Sand.ai 新发布的模型 Gaga-1 (https://gaga.art/zh/app) 就是垂直整合的产物。它聚焦解决人物表演问题,“人物不一致、表演假”,是许多试图使用 AI 的内容制作者之前最大的痛点。
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图注:在 Gaga AI 网站 (https://gaga.art/zh/app) 上,现在可体验音画同出、聚焦人物表演能力的视频生成
在技术驱动的 AI 创业时代,一个模型出身的创始人,如何判断趋势,又怎么学习做 CEO?曹越分享了他的探索和体验。
本期嘉宾:曹越,Sand.ai 创始人兼 CEO
本期主播:程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人
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** 本期播客也有视频版,可在抖音、B 站、小红书、视频号搜索《晚点 LatePost》观看。*
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- 从 ICCV 最佳论文到研究 OpenAI 组织力:设计一个系统,最大化压榨算力
02:08 2014 年转向深度学习
03:37 在微软亚研院学到的 - 1:关注最重要、且有提升空间的 topic
05:09 Swin Transfomer 的诞生,Transformer 被引入视觉任务的两个阶段
11:15 在微软亚研院学到的 - 2:判断 topic 还不够,得以足够资源做出极致效果
13:02 CLIP、DALL・E 冲击:OpenAI 不是论文驱动,而是设计一个系统,最大化压榨算力
18:10 从 GPT-3 到 ChatGPT,3 年疫情阻隔使 OpenAI 巨变被忽略
- 中国为什么没有出现 OpenAI 这样的组织?王慧文说是 “不够富”
21:30 和王慧文、梁文锋聊;他们都在 23 年初遍历国内研究者
26:57 问老王:为什么中国没有出现 OpenAI?——“不够富”
32:54 光年之外的经验:一开始就确立了正确的 “找人方法论”
34:36 CEO 容易焦虑,这时可以想想大问题
-“真的了解创业后,突然感觉什么都对了”
37:16 23 年 8 月开始思考创业:视频生成让自己兴奋
40:54 创业前的自我觉察:ambitious
46:59 第一个模型 Magi-1 花了 1 年多:低估了自回归路线的难度
50:23 正在发生的业务窗口是 “音画同出”
-“Sora 2 是一个端到端的模型,OpenAI 是一个端到端的组织”
52:36 Sora 2 的 3 个特点,第三点最让曹越惊艳
58:23 Sora 2 怎么实现 “端到端叙事” 的?
01:03:58 Vibes vs Sora,Meta 是缝合,OpenAI 是整合
-Gaga-1:从需求出发,优先解决人物表演
01:06:53 新模型 Gaga-1 聚焦人物表演,成本大幅下降
01:10:33 用 AI 做短剧,卡点正在人物表演和成本;Sora 的新启发是叙事
01:15:27 需求分析:短剧制作、广告片、C 端斗视频
01:19:42 Sora 能否成为 C 端新平台?曹越的两个判断指标
- 垂直整合组织的核心就是:不同背景的人,能对齐上下文
01:23:10 PMF 一直讲,一直难:因为模型和产品的磨合就是要花时间
01:28:07 垂直整合:不同背景的人频繁交流,对齐上下文
01:31:16 再看 “模型即产品”:早期产品跟着模型走,现在要互相放大
- 成为 CEO
01:38:41 一个 “专业” 的 CEO
01:42:04 “Gemini 老师” 的最大作用是对齐上下文
01:50:27 所有内容的终局都是 “叙事”
01:52:29 老王的建议:研究皮克斯商业模式
01:56:06 研究者和 CEO 的 “夹角”
01:58:24 最优先级的工作
02:01:01 Next Question:ASI 到来后会怎样
02:03:12 连点成线:往期推荐
相关链接:
晚点聊 136:《Sora 新世界 & Lovart 4 个月复盘 | 与陈冕聊怎么做垂类 Agent|Agent#5》 (https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/68e82298b97d3bce02b4f815?s = eyJ1IjogIjYwZDg0ZWU1ZTBmNWU3MjNiYjc3YjhmMCJ9)
晚点聊 58:《光年之外联创再出发,与袁进辉聊 AI Infra 到底做什么?》 (https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/65b19c9bc2bedd4be809a48a?s = eyJ1IjogIjYwZDg0ZWU1ZTBmNWU3MjNiYjc3YjhmMCJ9)
晚点聊 39:《从美团收购光年之外,聊聊科技公司收并购的操作与故事》 (https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/64ac929e4367d869a6b86e2f?s = eyJ1IjogIjYwZDg0ZWU1ZTBmNWU3MjNiYjc3YjhmMCJ9)
附录:
CNN(卷积神经网络):由 Yann LeCun(杨立昆) 等人在 1989 年提出,用于从图像等网格数据中提取局部特征,是深度学习在计算机视觉领域的基础架构。
Transformer:由 Google Brain 在 2017 年 提出,用 “自注意力机制” 替代循环结构,实现了高效的并行训练,成为目前大模型的核心架构。
iGPT(Image GPT):由 OpenAI 在 2020 年提出,将 GPT 语言建模思想用于图像像素预测,验证了 Transformer 可用于视觉生成任务。
ViT(Vision Transformer):由 Google Research 在 2020 年提出,将图像分割为小块后输入 Transformer,首次在大规模数据上超越 CNN 的图像识别性能。
Swin Transformer:由微软亚洲研究院刘泽、曹越等人在 2021 年提出,通过 “层次化窗口注意力” 结构改进 ViT,使 Transformer 能高效处理不同尺度的视觉任务。
DALL・E:由 OpenAI 在 2021 年 发布,将 GPT-3 与图像生成结合,可根据文字生成符合语义的图像。
CLIP:由 OpenAI 在 2021 年提出,通过大规模图文对比学习,实现文本与图像的语义对齐,是后续多模态系统的基础模型之一。
Instruct-GPT:由 OpenAI 在 2022 年 发布,通过基于人类反馈的强化学习(RLHF)让 GPT-3 更好理解指令,是 ChatGPT 产品化的重要前提。
剪辑制作:甜食
本期主播:
小红书 @曼祺_火柴 Q (https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token = YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw - EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source = app_share & xhsshare = CopyLink & appuid = 5dfa9e92000000000100626f & apptime = 1736682459 & share_id = 331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810) 即刻 @曼祺_火柴 Q (https://okjk.co/FBoH1Q)
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Highlights
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在 AI 技术快速演进的今天,从模型研发到产品落地的路径愈发复杂。本期节目深入探讨了一位顶尖研究者如何从学术背景走向创业实践,在技术理想与现实需求之间寻找平衡,并重新定义 AI 时代的组织形态与产品逻辑。
Chapters
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为何中国未出现 OpenAI
00:00从 ICCV 最佳论文到研究 OpenAI 组织力:设计一个系统,最大化压榨算力
2014 年转向深度学习
02:08在微软亚研院学到的 - 1:关注最重要、且有提升空间的 topic
03:37Swin Transfomer 的诞生,Transformer 被引入视觉任务的两个阶段
05:09在微软亚研院学到的 - 2:判断 topic 还不够,得以足够资源做出极致效果
11:15CLIP、DALL・E 冲击:OpenAI 不是论文驱动,而是设计一个系统,最大化压榨算力
13:02从 GPT-3 到 ChatGPT,3 年疫情阻隔使 OpenAI 巨变被忽略
18:10中国为什么没有出现 OpenAI 这样的组织?王慧文说是 “不够富”
和王慧文、梁文锋聊;他们都在 23 年初遍历国内研究者
21:30问老王:为什么中国没有出现 OpenAI?——“不够富”
26:57光年之外的经验:一开始就确立了正确的 “找人方法论”
32:54CEO 容易焦虑,这时可以想想大问题
34:36“真的了解创业后,突然感觉什么都对了”
23 年 8 月开始思考创业:视频生成让自己兴奋
37:16创业前的自我觉察:ambitious
40:54第一个模型 Magi-1 花了 1 年多:低估了自回归路线的难度
46:59正在发生的业务窗口是 “音画同出”
50:23“Sora 2 是一个端到端的模型,OpenAI 是一个端到端的组织”
Sora 2 的 3 个特点,第三点最让曹越惊艳
52:36Sora 2 怎么实现 “端到端叙事” 的?
58:23Vibes vs Sora,Meta 是缝合,OpenAI 是整合
1:03:58Gaga-1:从需求出发,优先解决人物表演
新模型 Gaga-1 聚焦人物表演,成本大幅下降
1:06:53用 AI 做短剧,卡点正在人物表演和成本;Sora 的新启发是叙事
1:10:33需求分析:短剧制作、广告片、C 端斗视频
1:15:27Sora 能否成为 C 端新平台?曹越的两个判断指标
1:19:42垂直整合组织的核心就是:不同背景的人,能对齐上下文
PMF 一直讲,一直难:因为模型和产品的磨合就是要花时间
1:23:10垂直整合:不同背景的人频繁交流,对齐上下文
1:28:07再看 “模型即产品”:早期产品跟着模型走,现在要互相放大
1:31:16成为 CEO
一个 “专业” 的 CEO
1:38:41“Gemini 老师” 的最大作用是对齐上下文
1:42:04所有内容的终局都是 “叙事”
1:50:27老王的建议:研究皮克斯商业模式
1:52:29研究者和 CEO 的 “夹角”
1:56:06最优先级的工作
1:58:24Next Question:ASI 到来后会怎样
2:01:01连点成线:往期推荐
2:03:12Transcript
Transcript
曹越: OpenAI 它展现出来的方法论,一句话表达就是,你怎么样设计一个 scalable 的 system,使得它可以最大化地压榨算力。为什么中国没有出现,像 OpenAI 这样的组织?我见老王的时候,我也问他这个问题,他很快就给我了一个答案。就是当你看到,跟你 skill set 比较接近的人,他们能做成非常伟大的事情的时候。你的感受就是,为什么我们做不了?
程曼祺: 而且你新的答案,肯定不是你不行,肯定不是你猜。欢迎收听完顶聊,我是曼琪。今天的嘉宾是 AI 视频生成公司 Sand AI 的创始人曹越...