DeepMind · 159
姚顺雨重整腾讯多模态路线:靠拢梁文锋,远离李飞飞

姚顺雨重整腾讯多模态路线:靠拢梁文锋,远离李飞飞

文|苗正编辑|王靖来源|字母AI腾讯混元多模态团队又发生了一起人事变动。据媒体报道,曾负责xAI多模态理解负责人蔺旭东,已经离开xAI,加入腾讯混元,担任多模态内容生成算法负责人。这则人事消息之所以值得关注,是因为它发生在混元多模态团队持续调整的背景下。过去一段时间,混元内部陆续传出负责人离职、研究人员转岗和新成员加入的消息。原多模态理解负责人胡瀚离职创业,田永龙等人加入腾讯,原有多模态团队的汇报关系也随着大语言模型部门和多模态模型部门的整合而发生变化。但这是否意味着腾讯多模态团队正在“改朝换代”,目前还不能直接下结论。公开信息能够确认的是,混元确实出现了人员流动和组织重组。蔺旭东的加入传闻,更像是这场调整中的一个新信号:腾讯正在重新组合多模态理解和内容生成这两条路线。那么问题来了,蔺旭东究竟是什么来头,他能为腾讯补上什么能力?以及腾讯的多模态路线是否正在从“生成内容”转向了姚顺雨更偏向的“理解上下文并在世界中行动”?蔺旭东是什么来头他加入腾讯后能做什么?公开资料显示,蔺旭东2018年毕业于清华大学,随后赴哥伦比亚大学攻读博士。在读博期间,他的研究方向包括嵌入学习、视频分析和生成模型,也曾参与哥伦比亚大学与Facebook AI合作的Vx2Text项目。V指的是视频,x指的是未知数,可以是声音、语音甚至是环境音,2代表to,Text则代表字幕。它的逻辑是,先把视频、声音等不同模态转换成类似“语言token”的向量,再统一送入语言模型进行融合,最后由自回归解码器生成开放式文本。Transformer只能理解token,所以AI本质上是不理解视频和音频这两种文件形式的,也就更不可能将其转换成文字。举个例子,一只狗在游泳池旁边跳进水里,那么Vx2Text的视频识别器看(V)就会输出关键词:狗、跳跃、游泳池;声音识别器(x)就会输出:水声、扑通。虽然Vx2Text的产品功能是“生成”,但产品的核心难点在于“理解”。当然,Vx2Text并不是简单地把画面“翻译”成几句话而已。模型需要从视频里识别人物、物体、动作和事件,还要理解这些东西在时间上的变化,最后再把视觉信息组织成语言。博士毕业后,蔺旭东进入DeepMind,参与Gemini相关的多模态预训练和后训练工作。2025年,他又加入xAI,公开资料称其负责多模态理解方向,并参与多模态内容理解与生成模型的训练。如今他加入腾讯混元,将负责混元多模态内容生成算法。蔺旭东的加入与其说是提升混元多模态生成的性能,倒不如说是为了解决一个困扰所有多模态的问题——理解。以前的生成模型更像一个画面制造器。给它一句提示词,它可以生成一张图片、一段视频。但只要用户提出更复杂的要求,模型就有点跟不上了。比如人物在长视频里变了,物体的形状前后不一致,摄像机运动不符合空间关系等等。这不是因为模型不会生成,而是因为它没有稳定地记住和理解世界。所以,把蔺旭东放到多模态内容生成的位置上,可能正是因为他把多模态,“翻译”成AI能理解的东西。蔺旭东的加入要放在一个更大的背景下才能看得清楚,那就是如今腾讯混元正在重新整理自己的多模态路线。2025年1月,腾讯杰出科学家(Tencent Distinguished Scientist)胡瀚接替此前离职的刘威,全面负责混元多模态大模型的研发,同时担任腾讯混元大模型Tech Lead。2025年下半年腾讯内部组织调整,他从多模态模型部,调入了大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组,头衔变成了多模态理解方向负责人,汇报线也改为向姚顺雨汇报。实际地位从“一个独立部门的领导”变成了“大语言模型...

3天前字母AI#AI #李飞飞 #梁文峰 #腾讯
为什么资本追逐 AI Native,不再理睬互联网老登

为什么资本追逐 AI Native,不再理睬互联网老登

资本不奖励守旧,不是因为守旧的人有错。是守旧的部分已经明码标价,没有信息差,也就没有超额收益。2026 年上半年,全球风险投资 5100 亿美元,一个半年超过了 2025 全年的 4400 亿。七成以上进了 AI,OpenAI 和 Anthropic 两家拿走 2170 亿,占 43%。钱多到这个份上,你会以为人人都能分一点。事实是分配比总量更极端,而且第一道筛子不筛行业,筛人。被筛掉的那一类,现在有个不太客气的叫法:互联网老登。先说死一件事:本文里的「老登」跟年龄没关系。它指的是一套在移动互联网周期里成型、被反复验证、给持有人带来过巨大回报的方法论。持有它的人可能四十五岁,也可能三十二岁。被重新定价的是这套方法论,不是出生年份。把这两件事搞混,是老登最常犯、也最舒服的一个错——因为如果问题是别人年龄歧视,你就一个字都不用改。01什么叫 AI Native这个词已经被用烂了。会用 ChatGPT 不叫 AI native,公司名里带个 AI 也不叫,二十几岁更不叫。真正把人分开的是三条。第一条,出发点是模型,不是需求。老登做产品的顺序是:看用户要什么,写成需求,找技术实现。AI native 的顺序反过来:先摸清模型今天能干到哪一步、明天可能到哪一步,然后从这个能力边界往外长产品。前者把模型当工具,后者把模型当地基。这两种人做出来的东西,第一版看不出差别,到第三版差出一个物种。第二条,组织的默认单位不是人。互联网时代的分工,是把一件事拆给十个人。AI native 公司的分工,是把十件事收给一个人加一堆 agent。国内一家应用层公司的 CEO 说过,团队不到十个人,但有大量 AI 在夜里干活,员工每天早上第一件事是检查 AI 前一晚交的活。Cursor 那边更极端,公开报道里提到公司没有产品经理,工程师自己写代码、自己跟用户聊、自己参与招人。第三条,信息是一手的。AI native 的输入来源是论文、模型卡、GitHub 的 issue、X 上的原始讨论、自己跑的 eval。老登的输入来源是行业峰会、闭门会、券商报告、公众号解读,以及找人喝咖啡。这一条最不起眼,杀伤力最大,后面单独说。三条都满足,二十五岁是 AI native,四十五岁也是。三条都不满足,二十五岁照样是老登。AI native 是个状态,不是个年龄段。麻烦在于,这个状态的入场券是作品,不是履历。02两张名单把这一轮的结果摊在桌面上,是两张名单。第一张全是 AI native 的公司。它们的估值不是在涨,是在换量级。名单一 · 上游OpenAI 2026 年 Q1 单轮融资 1220 亿美元,投后 8520 亿美元,史上最大一笔私募融资。Anthropic Q2 单轮 650 亿美元,投后 9650 亿美元,约占该季度全球风投总额的一半;5 月的收入运行率已到约 470 亿美元。DeepSeek 2026 年 5 月首轮融资约 700 亿元人民币。同年 4 月,梁文锋将直接持股由 1% 提至 34%,通过关联主体合计控制约 84.29% 股权。月之暗面(Kimi) 2025 年 12 月估值 43 亿美元;2026 年 1‒2 月连做三轮至 180 亿;5 月 D 轮约 20 亿美元、投后破 200 亿;7 月一轮超 35 亿美元、投后 350 亿;Pre-IPO 目标投前 500 亿。ARR 3 月破 1 亿、5 月破 2 亿、6 月站稳 3 亿美元,API 占七成以上。智谱 · MiniMax 2026 年初先后登陆港股,市值均破千亿元人民币,国内首批上市的大模型公司。第二张...

4天前Wendy#AI #DeepSeek

腾讯继续猛挖顶级 AI 人才:曝 xAI 多模态负责人加入混元

比推消息, AI 快讯,xAI 多模态理解负责人蔺旭东被曝加入腾讯混元。蔺旭东此前曾在 Google DeepMind 参与 Gemini 多模态模型研发,之后加入 xAI,负责多模态理解方向。这已经是腾讯不到一年内从国外大厂吸纳的第三名核心研究者。姚顺雨已出任腾讯首席 AI 科学家,前 OpenAI 研究员田永龙也在 7 月加入,参与视觉语言模型研发。

4天前
Meta留不住中科大学霸:硅谷大模型,华人开始自己组局

Meta留不住中科大学霸:硅谷大模型,华人开始自己组局

砸下1亿美元、四年期天价「聘约」,换来14个月后的离开——扎克伯格从OpenAI抢来的人才,从Meta离职。2025年夏天,扎克伯格亲自拍板,用一份据传总值高达1亿美元、覆盖四年的薪酬方案,从OpenAI手中硬生生撬走了多模态研究负责人余家辉(Jiahui Yu)。硅谷为之侧目,业内直呼“天价抢人”。然而,仅仅14个月后——2026年8月14日,这位曾被Meta寄予厚望的明星研究员宣布离职,投身创业。一年前那场轰动业界的挖角,最终换来的停留时间,比一场NBA赛季还短。就在离职前八天,他带队打造的多模态模型Muse Spark刚刚更新到1.2版本。从组建团队到连续推出Muse Spark、Voice Mode、Muse Image和Muse Video四条产品线,余家辉在Meta的一年,几乎贯穿了这支新团队从搭建到密集交付的全过程。Muse Image在Arena文生图三项测试中拿下第二名,力压谷歌Nano Banana,仅次于OpenAI GPT Image 2;Muse Video在文生视频排行榜上排名第三。对Meta来说,这无疑是一份亮眼的成绩单。但对余家辉来说,这只是一段插曲。他在离职声明中说,自己“越来越被一个对人类未来至关重要却仍未被充分探索的问题所吸引”。新公司的细节尚未披露,但他已决意离开。从少年班到硅谷顶流余家辉的履历,放在任何一家AI大厂都是“顶配”级别。1995年出生于浙江慈溪,2012年,还在读高二的他就被中科大少年班学院提前录取。本科期间拿下全国并行应用挑战赛冠军等多项赛事名次。2016年毕业后,他前往伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)攻读计算机科学博士,师从计算机视觉领域泰斗黄煦涛——这位学者培养出了云从科技创始人周曦、文远知行创始人韩旭等多位AI领域知名人物。博士毕业后,余家辉的职业生涯步步攀升。他先后在Google Brain和Google DeepMind担任高级研究科学家及经理,参与过Gemini多模态项目的视觉模块研发。2023年10月加入OpenAI,担任感知(Perception)团队负责人,主导GPT-4o及o系列推理模型的研发。2025年6月,扎克伯格亲自下场,将余家辉与赵晟佳、毕树超、任泓宇等原OpenAI研究员一同挖入Meta新组建的超级智能团队。据外媒Wired透露,Meta开出的薪酬包高达1亿美元——尽管Meta CTO Andrew Bosworth后来澄清,这并非一次性签约奖金,而是包含股票、奖金与绩效条件的四年期总酬劳方案。但即便如此,这也是AI领域屈指可数的天价聘约。(图源:一亩三分地)换算下来,即便余家辉只干了14个月,按四年均摊,Meta也为这段短暂合作支付了超过2500万美元的预期成本——而实际沉没成本更高,毕竟团队组建和项目启动期的投入无法按比例折算。资本市场的狂热,助推硅谷人才大出走余家辉的离职绝非孤例。事实上,2026年的硅谷正在经历一场前所未有的AI人才“大出走”。研究平台alphaXiv的数据显示,仅Meta一家,就已流失超过200名知名研究人员,另有929名研究人员处于“曾在Meta工作但已离职”的状态。去年10月,Meta大手笔裁减了600多名AI业务的研究人员。今年6月,随着Llama 4市场表现平淡,加上公司推行更严苛的绩效考核,预计将有15%至20%的员工被评為“低于预期”,多位资深研究员已转投竞争对手。科技作者Gergely Orosz指出,Meta内部的组织重组与效率调整导致工程师产生不安感,许多资深专家开始对外部机会保持开放态度。谷歌的情况同样不容乐...

5天前BitpushNews#AI #余家辉 #原创 #硅谷

前 DeepMind 科学家曹原:AI 独立拿诺奖至少还要二三十年

比推消息,据监测,前 Google DeepMind 资深研究科学家、Unreasonable Labs 联合创始人兼 CEO 曹原认为,AI for Science 正进入爆发期。但 AI 要真正独立做出诺贝尔奖级别的科学发现,至少还需要二三十年。曹原此前参与过 Gemini 等项目,现在创业方向也是让 AI 发现新知识。他认为,眼下最大的瓶颈是验证。写代码可以马上运行测试,数学还能用 Lean 逐步检查证明。但生物、材料和物理最终都要做真实实验。一次实验可能很贵,也可能要等很久,AI 很难像 Coding Agent 一样连续快速试错。更难的是创造新概念。曹原认为,现在的模型很会在已有知识、定义和定理里搜索答案,但还不会像顶尖科学家一样,抽象出新的数学对象、定义和理论。他把这种概念抽象称为 AGI 的最后一英里。

5天前
从加密矿场到AI云:a16z为何说“新云”越增长越烧钱?

从加密矿场到AI云:a16z为何说“新云”越增长越烧钱?

来源:a16z New Media作者:Moses Sternstein,a16z原文标题:Charts of the Week: Head In The Neoclouds编者按:在生成式 AI 推动新一轮算力投资的背景下,市场对 AI 基础设施的讨论,正在从「有没有足够多的 GPU」转向「谁能以可持续的方式提供算力」。当模型训练、推理需求与数据中心扩张已成为共识,一个更底层的问题开始浮现:算力需求的高速增长,能否真正转化为稳定的利润与现金流?在 a16z New Media 发布的《Charts of the Week》中,作者 Moses Sternstein 从 CoreWeave、Nebius 和 Applied Digital 等新云公司切入,讨论 AI 算力市场的增长、估值与盈利矛盾,并进一步延伸至横向 SaaS、模型路由和前沿实验室人才竞争。在这篇文章中,作者并非简单判断 AI 需求是否强劲,而是将当前 AI 交易拆解为一组更底层的结构性问题:既有基础设施如何被重新定价,收入增长为何没有同步改善市场预期,以及 AI 产业的竞争焦点为何正从单纯扩张转向效率与回报。第一,是基础设施价值的重新发现。过去,铁路沿线土地、天然气管道和有线电视网络都曾为特定行业服务,随后被改造成电信和互联网基础设施。今天,类似的资产重估再次发生。部分新云公司原本服务于加密货币挖矿,已经拥有电力、机房、冷却系统和高密度计算的运营经验;AI 需求爆发后,这些能力迅速转化为稀缺的算力供给。其意义在于,AI 基础设施竞争并非完全从零开始,早期优势往往来自对旧资产、能源资源和工程能力的重新组合。第二,是收入高增长与盈利不确定性的并存。CoreWeave 等新云公司的早期收入增速,一度超过 AWS 等云巨头起步阶段,但资本市场并未给予同等程度的认可。原因在于,新云并不是典型的轻资产软件生意。GPU 采购、电力接入、数据中心建设、芯片折旧和债务利息会随着规模同步上升,甚至快于收入增长。这意味着,收入扩张只能证明 AI 算力需求旺盛,却不能自动证明商业模式具有足够高的资本回报率。市场真正等待的,是这些企业能否把订单和收入转化为可持续的自由现金流。第三,是软件价值正在按照 AI 影响重新分化。过去,市场担心生成式 AI 会普遍削弱 SaaS 公司的护城河,但 Atlassian 的表现说明,AI 也可能成为提高客户支出与产品黏性的工具。与此同时,网络安全和可观测性软件继续获得估值溢价,因为 AI 扩大了潜在风险,也提高了企业对成熟解决方案的依赖。这意味着,所谓「SaaS 末日」并不会均匀发生。AI 究竟是替代产品、压低价格,还是扩大需求,正在成为软件估值分化的新标准。第四,是 AI 应用正在从「堆 Token」转向优化 Token。过去,企业往往倾向于直接调用能力最强的模型,或给工程团队一笔预算自行试验;如今,Databricks 等公司开始通过智能路由,根据任务难度匹配不同价格与性能的模型,在维持效果的同时降低成本。Token 单价下降也不必然意味着 AI 总支出收缩:当单位成本降低、应用场景增加,Token 消费总量和整体市场规模仍可能继续上升。效率与需求并非相互排斥,而可能形成彼此强化的循环。如果将这篇文章压缩为一个判断,那就是:AI 基础设施已经证明自己可以创造高速增长,但下一阶段的胜负将取决于企业能否把增长转化为更高的资本效率。在这个意义上,本文讨论的对象已经不只是 CoreWeave 们能否成为下一代云巨头,而是整个 AI 产业能否从算力扩张走向可持续的商业回报。...

5天前22#a16z

Meta 重金挖来的余家辉,Muse 全家桶刚交付就创业了

比推消息,据监测,余家辉宣布离开 Meta,准备创办一家新公司。他去年从 OpenAI 加入 Meta,与扎克伯格、汪滔一起组建 TBD Lab,负责多模态方向研发。一年多后,他选择离开大厂创业。在 Meta 期间,余家辉参与了 Muse Spark、Voice Mode、Muse Image 和 Muse Video 等项目。就在他离职前,Muse Spark 刚更新到 1.2 版本。他表示,自己越来越被一个对人类未来非常重要、但目前很少有人探索的问题吸引,接下来会投入全部精力探索。新公司的名字和具体方向尚未公布。余家辉此前曾负责 OpenAI 感知团队,也参与 Google DeepMind 的 Gemini 多模态研究。去年 Meta 组建超级智能实验室时,他是扎克伯格从 OpenAI 招募的核心研究员之一。余家辉加入 Meta 时,正值硅谷 AI 人才争夺最激烈阶段。Meta 当时被曝向少数顶级人才提供第一年超过 1 亿美元的总薪酬,但公司随后否认所有核心员工都拿到这一水平。目前没有证据证明余家辉本人获得 1 亿美元年薪。

7天前

传 Google DeepMind 拟裁超 1/3:短期停更 Pro,资源转向 Flash

比推消息,据监测,Google DeepMind 正在酝酿进一步重组,可能裁掉三分之一甚至更多员工。GDM 目前约有 7000 至 8000 人,重组将重点精简岗位和实际工作不匹配的冗余人员。更大的变化是模型路线。谷歌短期没有更新 Pro 模型的计划,也将减少对 Fable、Opus 同级超大旗舰模型的投入,把更多资源转向成本更低、迭代更快的 Flash。这可能和 GDM 能拿到的资源有关。GDM 最近一个考核年的整体 OKR 只有 0.5/1,过去一段时间很难争取到更多大型模型训练资源。搜索、YouTube、Gmail 等谷歌核心业务同样需要大量 TPU。还有一个内部细节或许可以解释为什么谷歌 Gemini 模型体验不佳:GDM 核心团队此前从未真正把 Gemini 当成日常主力模型,反而是非核心团队仍被要求使用 Gemini。

8天前
CEO被叫“教主”,员工私下抱团吐槽:Anthropic 最近不太平

CEO被叫“教主”,员工私下抱团吐槽:Anthropic 最近不太平

硅谷最当红的AI公司,最近有点不太平。8月13日,科技博主Brian Roemmele在X上抛出一枚炸弹:一名Anthropic早期投资人告诉他,该公司投资者和员工的士气已跌至低谷,对高层的不满正在增加。Roemmele把矛头指向了公司内部文化——早期那套强烈的AI安全与价值观体系,越来越多员工不再认同。据悉,一些员工私下建小群吐槽不满情绪,并在“保住股权”和“继续忍受这种环境”之间左右为难。这听起来像一出硅谷典型的成长阵痛戏。但拆开来看,没那么简单。热衷“布道”的DarioAnthropic内部有一个颇具特色的传统。每两周,公司都会举行一次名为 Dario Vision Quest,简称DVQ 的全员会议。Dario通常会准备几页材料,然后向全公司讲上近一个小时。内容并不限于Claude的产品路线或者商业策略,还经常涉及AI安全、政治、战争、国际关系以及人工智能可能如何改变人类社会。如果换成普通科技公司,这种会议很难想象。CEO在台上讲一个小时,不谈季度业绩,不谈销售指标,却和员工讨论AI如何改变文明走向。但这恰恰是Anthropic成立以来最鲜明的文化标签。Dario本人在一档播客中承认,这个名字最初让他有点尴尬(听起来像去吸迷幻药),但后来就固定下来了:“我可能花三分之一、也许40%的时间,来确保Anthropic的文化是好的。”但旁人看来的观感完全不同。一名前OpenAI高管曾把Amodei带领的安全团队形容为“祭司团”;一名Anthropic的大投资人则说得更直接:Dario与其说像CEO,不如说更像“宗教教主”。听Amodei讲话,被一些员工比作“听牧师布道”,但在公开会议上,很少有人直接挑战管理层的决定。这种高度使命驱动、几乎带点“教派”色彩的文化,曾是Anthropic吸引顶尖人才的秘密武器。SignalFire的数据显示,其两年员工留存率高达约80%,领先OpenAI的67%和Google DeepMind的78%。但扩张改变了一切。公司员工已超2500人,早期“人人都为安全而来”的纯粹感被稀释了。新员工加入、老员工人生阶段变化后,价值观碰撞在所难免。Dario本人还在内部会议提到:新来的员工,到底是冲着使命来的,还是冲着钱来的?这话被传到网上,直接炸了锅。网友毫不客气地怼了回去——“突发新闻:人类居然为了钱工作”,“他说得好像自己是义务劳动、不求任何回报似的”。还有人拿Amodei一贯的反开源立场补刀:“原因和你不愿免费赠送模型一样。”言下之意再明显不过:你自己都在为商业利益筑墙,又凭什么要求员工只谈信仰?二级市场先凉?文化争议发酵的同时,资本市场的温度也在变化。今年5月28日,Anthropic刚完成650亿美元的H轮融资,投后估值达到9650亿美元,首次超越OpenAI,成为全球估值最高的AI初创公司。彼时风光无限。然而不到三个月,风向变了。根据Stock Analysis援引私募股权交易平台Hiive的数据,截至8月13日,Anthropic的二级市场隐含估值已回落至约8307亿美元,较5月融资价缩水约14%。所谓二级市场,是指未上市公司股票在IPO之前通过现有股东之间转手交易的市场。成交量有限、对供需变化敏感,实际成交价常与官方估值出现落差。但14%的折价,仍然是一个不容忽视的信号——至少部分投资人已经开始重新审视这家公司的价格。与此同时,Anthropic近期正在密集接触潜在投资者,为可能到来的IPO进行准备。      Will Anthropic go public by Septe...

8天前BitpushNews#AI #Anthropic #IPO #原创 #观点

Pathway 以 3000 万美元估值完成种子轮融资,前谷歌 DeepMind 产品负责人出任 CPO

比推消息,AI 架构开发公司 Pathway 宣布完成 3,000 万美元种子轮融资,Id4 Ventures、TQ Ventures、Red Bridge Ventures、Kadmos Capital 以及 Wilson Sonsini 旗下投资机构 WS Investment 等参投,Databricks 首席 AI 科学家 Jonathan Frankle 也以天使投资人身份加入。 Pathway 正在开发 BDH(Biologically-inspired Dynamic Hierarchy)的“后 Transformer”(Post-Transformer)架构,希望解决当前 Transformer 模型持续依赖更多数据、GPU、能源和资本扩张所带来的局限,相比传统大模型需要周期性重新训练,BDH 能够利用较少数据持续学习,并实现连续适应。据悉,该公司已任命前谷歌 DeepMind Gemini 产品负责人 Adam Kurzrok 担任首席产品官,负责基于 BDH 模型的产品方向,包括模型封装、评估体系和商业部署。 本文由GENG赞助,Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)

9天前burnking#融资