Cofundador de AMI Labs Xie Saining: Los LLM son hasta cierto punto «anti-Bitter Lesson», el modelo del mundo es el futuro

Noticias de Gate, el 16 de marzo, la compañía de modelos del mundo AMI Labs, que completó una ronda de financiación semilla de 1.03 mil millones de dólares, cuyo cofundador y director científico, y autor conjunto del artículo Diffusion Transformer (DiT), Xie Saining, concedió su primera entrevista pública en profundidad. Xie Saining criticó sistemáticamente la ruta actual de la IA centrada en grandes modelos de lenguaje, y afirmó que los LLM no representan el éxito del “Bitter Lesson” propuesto por Richard Sutton, e incluso que en cierto sentido son “una especie de anti Bitter Lesson”. Señaló que el lenguaje en sí mismo es una estructura altamente refinada de la civilización humana, equivalente a una “acortamiento”, y que una dependencia excesiva limitará el aprendizaje de la IA sobre el mundo real. Diferenció entre modelos del mundo y modelos de lenguaje: los modelos de lenguaje predicen el “siguiente token”, mientras que los modelos del mundo se basan en acciones para predecir el “siguiente estado”, permitiendo prever las consecuencias de las acciones durante la inferencia, logrando así una inteligencia más segura y controlable. También afirmó que “AGI es un concepto falso”, y que crear un agente inteligente capaz de sobrevivir en el mundo real es más difícil que resolver concursos de matemáticas o programar. Además, Xie Saining reveló que rechazó dos veces la invitación de Ilya Sutskever: en 2018, renunció a unirse a OpenAI y eligió Meta FAIR, y en 2024, rechazó la invitación de su nueva empresa SSI, debido a diferencias en las rutas multimodales y visuales. Indicó que AMI Labs deliberadamente no tiene oficinas en Silicon Valley, porque “Silicon Valley ya está profundamente inmersa en la ruta de los LLM”. La sede de la compañía está en París, y recopilan datos del mundo real a través de socios globales. Considera que el paradigma de entrenamiento de IA está pasando de “descargar internet” a “descargar a la humanidad”, y que los escenarios de implementación a corto plazo serán gafas inteligentes de IA y robots.