【新智元导读】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。

　　并且这次拉上了另外两位年轻的工程师Troy Luhman和Eric 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）！

　　Will Depue，这位出生于2003年的小哥，他的工作履历，堪称。

　　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」。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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）。

　　「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。」

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。