谢赛宁对LLM的判断：从Sora关停到世界模型的崛起

✍ Bill_DO_A_BIT多少做点🕐 2026-04-29📦 15.8 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表

文章从OpenAI关停Sora切入，深入探讨了Sora核心架构DiT创造者谢赛宁对大语言模型（LLM）的根本性质疑。谢赛宁认为LLM只是在模仿语言的统计规律，而非理解世界，语言是“鸦片”。文章详细阐述了基于抽象表征空间的预测架构（JEPA）和世界模型才是通往通用智能的正确路径，并指出未来的AI架构中，LLM将退化为仅用于交流的界面，而表征层才是真正的基石。

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# 从Sora关停开始：谢赛宁对LLM的判断正在逐步验证 **作者**: Bill_DO_A_BIT多少做点 **日期**: 2026-04-29T11:55:11.000Z **来源**: [https://x.com/Bill_Do_A_Bit/status/2049457466489061757](https://x.com/Bill_Do_A_Bit/status/2049457466489061757) --- ![Image](/doc/1301/image/img_6d1a6bf2caf8.jpg) OpenAI 关停了 Sora。每天 1500 万美元推理成本，上线不到一年就被砍掉。Sora 团队下一步要做什么？转向"世界模型"和机器人。但真正有意思的不是成本。是 Sora 核心架构 DiT 的创造者，从来不认为 Sora 是世界模型。这个创造者叫谢赛宁。他带的实习生 Bill Peebles 把 DiT 带到 OpenAI，催生了 Sora。在上一篇文章里，我提了一句：一只松鼠的智能可能比语言大模型还高。那篇文章写的是他这个人、他怎么看世界。而这一篇，我想展开他的那个核心判断：他到底为什么这么说？论证链条是什么？他花了七个小时的后半段，讲了一件所有 AI 从业者都不太敢直视的事：现在全世界押注的语言大模型，可能从根基上就是错的。不是做得不好，是方向不对。他不是光嘴上说，他有一个叫 JEPA 的替代方案，正在拿十亿美元去验证。 ## 语言大模型到底在做什么？要理解他的判断，先得理解 LLM（大语言模型）到底在做什么。简单说，LLM 做的事情是预测下一个词。你给它一句话的前半段，它猜后半段。它的训练数据是人类几千年写下来的文字——书籍、论文、网页、对话。Next token prediction，本质上是在模仿语言的统计规律。谢赛宁的说法是：LLM 不是自监督学习，是强监督学习。这句话需要解释一下。行业里的主流叙事是——LLM 实现了"自监督学习"的突破，不需要人工标注，让机器自己从数据中学。但谢赛宁指出：语言免费不代表没有 label。几千年文明积累的文字、语法、逻辑结构、知识体系——这些不是"无标注数据"，这是人类花了几千年帮 AI 标注好的训练集。语言本身就是一个极其精细的 supervision construction（监督信号构建过程）。换一种说法：LLM 只是在刻画 y space（标签空间）。语言是人类用来交流的工具，不是用来思考和决策的工具。你用语言训练出来的 AI，学到的是"怎么说话像个人"，而不是"怎么理解这个世界"。然后他聊到了一个叫 Moravec 悖论的东西，让我对"智能"的理解彻底翻转了。这个悖论说的是：人类进化了几百万年才掌握的能力——走路、抓东西、判断一根树枝能不能承受自己的重量——AI 做不好。但人类只花了几千年发明的东西——数学、编程、考试、写论文——AI 轻松碾压。这说明什么？我们以为最难的东西（逻辑推理、做数学题），在进化的尺度上其实是最简单的。我们以为最简单的东西（在物理世界中生存、感知环境、做出反应），其实才是最难的。谢赛宁算了一笔账。如果把生物智能的整个进化历程——大约 5.3 亿年——压缩成一天，语言的出现大概只占最后 8 秒钟。松鼠解决的是 530 million years 进化都在解决的问题。LLM 解决的是最后 8 秒钟人类发明的问题。所以他说一只松鼠的智能可能比 LLM 还高——这不是故意夸张，这是从进化时间尺度出发的逻辑推演。 ## 语言是鸦片——而且 Sora 也不是答案他用了一个极端的比喻来描述语言对 AI 研发的影响：语言是鸦片。加多了你总觉得更好。但如果一直吸鸦片你就废了。如果它是拐杖——拄着拐你永远练不出大腿肌肉。翻译成人话：语言给了 AI 一条捷径。杯子摔在地上会碎——LLM 能说出这句话，但它不 care 这个过程中发生了什么物理变化。它知道语言层面的因果关系（"摔了→碎了"），但不理解物理层面的 dynamics（杯子和地面之间发生了什么）。但有人就会问了：那 Sora 呢？它能生成逼真的视频，画面细腻到以假乱真，这是不是就算理解世界了？他画了一个阶梯来说明这件事： ▶ P(y) — 语义/标签空间 — GPT / Claude — ❌ 只在模仿语言 ▶ P(x|y) — 像素空间 — Sora / 视频生成 — ❌ 像素 = 给人看的接口 ▶ Latent — 抽象表征空间 — World Model — ✅ 真正理解世界关键在中间那一行。像素本身也不够 Bitter Lesson。谢赛宁说：像素是人为定义的 regular grid——256 级灰度、RGB 三通道——它也是一种接口，是给人看的。World Model 是给系统看的，不需要给人看。类比一下：Sora 就像一个画技精湛的画家——它能画出一个球滚下楼梯的场景，画面无比逼真。但它不"知道"球为什么会滚、滚到哪里会停、如果楼梯中间有个障碍物会怎样。它预测的是下一帧像素长什么样，不是下一个物理状态是什么。生成视频 ≠ 理解世界。所以 Sora 关停了，不让人意外。它的推理成本那么高，恰恰是因为它在像素空间做预测——需要重建每一个细节。而真正的世界模型不需要重建一切，只需要在抽象层面理解"接下来会发生什么"。 ## 那地基到底是什么？——World Model 与 JEPA 如果不是语言，也不是像素，那智能的地基到底是什么？谢赛宁给出了一个数学定义： > S(t+1) = F(S_t, a_t) 给定当前状态加上你的动作，预测下一个状态。这就是世界模型（World Model）的严格定义。这不是什么科幻概念。1943 年 Kenneth Craik 就提出了类似的想法。控制论里的 MPC（Model Predictive Control）在用同样的框架。强化学习里 Richard Sutton 的 Dyna 架构也是这个思路——先在脑子里建一个世界的模型，用它做 rollout（模拟推演），挑出最优的行动路径——这就是 planning。而 Planning ≈ Reasoning。 > "这个世界上只有一件事情是重要的——怎么学到表征（representation）。当你有一个足够好的表征，在上面处理其他问题都是简单的。" 这条路线的技术实现，就是 JEPA——Joint Embedding Predictive Architecture（联合嵌入预测架构）。杨立坤提出，谢赛宁和他正在一起推。 JEPA 的核心思想可以用一句话说清楚：不要在像素空间做预测，在抽象表征空间做预测。 - LLM：输入语言 → 预测下一个词（在语言空间） - Sora：输入视频帧 → 预测下一帧像素（在像素空间） - JEPA：输入世界的状态 → 预测下一个状态的抽象表征（在 latent space）谢赛宁反复强调：JEPA 不是一个算法，它是一整套认知体系——需要 world understanding（理解世界）、prediction（预测能力）、planning（规划能力）。LLM 是其中的一部分，不是全部。为什么 JEPA 更有意义？因为它不需要重建每一个像素细节。你在马路上走路，不需要知道每片树叶的位置——你只需要知道前方有棵树、左边有辆车在靠近、地面是湿滑的。人的大脑也是这么工作的：10 亿 bits/s 的传感器信号输入，压缩到 10 bits/s 的行为决策输出——中间那个 10 的 7 次方倍的信息过滤系统，就是世界模型在做的事。 ## Bitter Lesson——全文最反直觉的部分先解释一个概念。2019 年，AI 领域的泰斗 Rich Sutton 写了一篇短文，叫 "The Bitter Lesson"（苦涩的教训）。核心观点是：AI 的历史反复证明，利用算力做通用搜索和学习的方法，最终总会打败依赖人类先验知识的精巧设计。简单说就是——别搞精巧的人工设计，让机器自己从数据中学。行业的共识是：LLM 的成功就是 Bitter Lesson 的胜利。GPT 不设计语法规则、不灌入人类知识，只是给足算力和数据做 next token prediction——智能就自己涌现了。然后他说了一句，让我卡住了： > "Bitter Lesson 说应该减少 human knowledge。但语言就是人类极其聪明的产物——它不是多和少的问题，它全都是。" 1. Bitter Lesson 的核心主张：减少人类先验知识的注入 → 让机器自己从数据中学 2. LLM 实际在做的事：用人类花了几千年积累的语言来训练 → 语言本身就是最大的人类先验知识 → 这恰恰是在注入先验，不是减少 3. 真正符合 Bitter Lesson 的做法：在 latent space 做预测 → 不依赖语言的句法结构，也不依赖像素的规则网格 → 最大限度地减少人类先验 → JEPA / World Model 才是正 Bitter Lesson 的所以结论是：LLM 看起来像 Bitter Lesson 的胜利，实际上是反 Bitter Lesson 的。这个判断如果成立，意味着整个行业最底层的叙事逻辑——"LLM 证明了 Bitter Lesson，所以只要继续 scale up 就行"——可能从根基上就站不住。 ## 谁来给机器人装大脑？谢赛宁透露了一个让我惊讶的内情：目前没有任何 robotics startup 在做机器人的"大脑"——也就是预训练。他私下联系过大厂的机器人研究员。大家都在做运动控制——让机器人走路、翻跟头、在春晚舞台上跳舞。但没有人在做让机器人"理解它看到的世界"这件事。机器人能做出漂亮的动作，但它不知道自己为什么要做这个动作、眼前的环境意味着什么、接下来可能会发生什么。这就是 JEPA 和 World Model 的主攻方向——给机器人装上大脑。他用了一个叫 Cambrian 的框架来描述当前 AI 智能的阶梯——我们在哪里，终点在哪里： ▶ L0 纯语言模型 — 柏拉图洞穴，通过语言影子了解世界 — GPT / Claude ▶ L1 当前多模态 — Show and Tell，看图回答 — GPT-4V ▶ L2 Streaming Cognition — 处理连续视觉流，实时理解 — 早期研究 ▶ L3 Spatial Cognition — 超越像素看到 3D 空间 — 早期研究 ▶ L4 Predictive World Model — 预测行为后果，指导决策 — JEPA / AMI Labs 现在大部分产品还停在 L0 到 L1。L4 是终点——让 AI 能在脑子里模拟接下来会发生什么，然后做出决策。这正是谢赛宁和杨立坤在做的事。而且 JEPA 的应用远不止机器人。他说："JEPA 是一个非常广阔的海洋，在这个海洋里面可以有好多好多的船。" - 机器人 action：不只是动作控制，而是让机器人理解世界后再做决策 - AI 眼镜：always-on 的认知能力，持续理解你看到的世界 - 垂直行业：飞机引擎（1000 个传感器的预测性维护）、医院和养老院、农场、工厂这些场景有一个共同点：都需要从真实世界中学习，而不是从互联网文本中学习。这也决定了 AMI Labs 的商业模式和 OpenAI 完全不同。他叫它"反向 OpenAI"，用了一个 Mastercard 的类比：正向 OpenAI：download internet → 训练 GPT → 推向市场。数据是现成的——互联网就是免费的训练集。反向 OpenAI：世界需要模型，模型也需要世界 → 与行业伙伴组成草根联盟 → 共建世界模型。数据不是现成的——必须从工厂传感器、医院监控、农场环境中获取。就像当年 Bank of America 建了 Visa 赚得盆满钵满，其他小银行联合推出 Mastercard 分庭抗礼。AMI Labs 要做的是 World Model 领域的 Mastercard——一个去中心化的联盟。 ## 认知翻转回过头看，谢赛宁不是在追赛道。他用十年的研究主线指向同一件事：现在所有人追的方向，可能建在了错误的地基上。他不是第一天这么想的。从早期的 DSN 到 MoCo、MAE，到 DiT、Cambrian、REPA——他做了十年表征学习，每一步都指向同一个终点：好的表征 = 世界模型的核心。 LLM 不是错了，是不够——它只覆盖了智能拼图中"最后 8 秒钟"的那一小片。而 JEPA 不是一个具体的模型——它是一整套认知体系。理解世界、预测未来、规划行动。语言模型只是其中的一个解码接口，不是地基。而且他不是说说而已——他用三次拒绝证明了自己的判断。 2018 年，Ilya Sutskever 给他发了 OpenAI 的 offer。他拒了。Ilya 亲自打电话，非常生气，问"是不是钱给得不够"。那一年的 FAIR 对 PhD 来说比 OpenAI 更有确定性——但更关键的是，他选了视觉研究，不是语言。 2024 年 7 月，Ilya 创办了 SSI（Safe Superintelligence），又来找他，问愿不愿一起做。他第二次拒绝——因为 SSI 走的还是纯语言路线。那次谈话他们主要聊的是哲学：怎么给 AI 赋予爱的能力。但路线分歧太大——Ilya 认为多模态和视觉"已经解决得很不错了"，谢赛宁认为这恰恰是最重要的未解之题。他甚至是最早看到 Perplexity demo 的人之一——Aravind（Perplexity CEO）在 Palo Alto 的 Blue Bottle 咖啡店给他演示，说要"革了 Google 的命"。他心里想的是："这不就是 GPT 套了个壳？"拒绝了邀请，选择留在 NYU 做 research。三次拒绝 LLM 阵营，每一次都选了 Vision 和 World Model。每一个决定，用他自己的话说，"都比较忠诚于自己的内心"。这是一条完整的技术路线，不是一个口号。他和杨立坤正在用十亿美元去验证它。而现在，连 Sora 的团队都开始转向世界模型了。 ## LLM 终将凋零他对语言大模型的终局判断，用了一句老兵的话： > "LLM 永不会死，但终将凋零。Old soldiers never die, they just fade away." > "它不是构建 universal 智能系统的基石。不是世界模型大厦的地基。" 他的 bet 是：未来的 AI 架构里，LLM 会退化为一个 communication interface（交流界面）——你用它和 AI 对话，但 AI 真正"思考"的过程不在语言层，在表征层。表征层才是 foundation。从表征层可以 decode 出任何东西——语言、像素（生成视频）、action（控制机器人）。 AMI Labs：融资十亿美元，估值三十亿美元，6 位联合创始人，25 人初始团队。有人放弃了 OpenAI 数千万美元的未兑现股票、Meta 1500 到 2000 万美元的 offer 加入。他们不是含着金汤匙的——他们自称 underdog，草根联盟。用姚顺雨的话说：这是预训练的下半场。 LLM 的预训练是上半场；World Model 的预训练才是下半场。这不只是一个技术判断。更让我感兴趣的，是他怎么做出这个判断的方式。 - Vision as Perspective——视觉不是一个具体的研究领域，它是理解智能的本质视角。CV 越来越少人做不代表它不重要。所有做 LLM 的人，最终都要回来解决 vision 要解决的问题。 - 无限游戏——当所有人追 LLM 的时候，他选了一条几乎没人走的路。他说研究者的成就取决于最好的那一次（max），不是平均值（average）。你只需要成功一次。 - 反脆弱——DiT 被 FAIR 丢弃后成了 Sora 的核心。论文被拒、方向冷门、同行不理解——在反脆弱系统里，这些都不是损失，随机事件带来的收益大于损失。这个世界最大的风险，不是 AI 发展得太快。而是所有人都在同一条路上跑——没有人停下来问：这条路的地基对不对？他停下来了。然后他选了另一条路。 ## 相关链接 - [Jackywine reposted](https://x.com/Jackywine) - [Bill_DO_A_BIT多少做点](https://x.com/Bill_Do_A_Bit) - [@Bill_Do_A_Bit](https://x.com/Bill_Do_A_Bit) - [462](https://x.com/Bill_Do_A_Bit/status/2049457466489061757/analytics) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [7:55 PM · Apr 29, 2026](https://x.com/Bill_Do_A_Bit/status/2049457466489061757) - [462 Views](https://x.com/Bill_Do_A_Bit/status/2049457466489061757/analytics) --- *导出时间: 2026/4/29 21:45:34*

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