误会了误会了，被传为“Sora作者之一”的上交大校友谢赛宁，本人紧急辟谣。

传播不实信息的原文章也在大家帮忙举报后被平台下架了。

这番误会终于算是告一段落。

不过谢赛宁透露的信息中还有一些细节值得关注，相熟的Sora开发领队BillPeebles说团队基本不睡觉高强度工作了近一年。

而BillPeebles在2023年3月入职OpenAI，距今刚好不到一年。

也从侧面否定了之前传闻中的“Sora早就开发完成，只是一直没发”。

至于为什么会有这个离谱的误会，还要从谢赛宁与Peebles合作的一篇说起。

为什么会有这个误会？

Sora技术报告引用的一项研究成果DiT模型，正是谢赛宁与Peebles合著。

那时Peebles博士在读期间到Meta实习，谢赛宁也还没完全离开FAIR。

DiT首次将Transformer与扩散模型结合到了一起，相关被ICCV2023录用为Oral。

虽然Sora模型具体架构细节没有公布，但谢赛宁此前从Sora技术报告中分析出出，很可能就是建立在DiT的基础之上。

除此之外，Sora还参考借鉴了许多其他学术界成果。

如把训练数据编码成Patch的方法，引用了谷歌DeepMind的Patchn’Pack等。

博采众长，同时坚定在ScalingLaw指引下力大砖飞，才造了令人惊叹的Sora成果。

大神确实也是大神

排除掉这个误会，谢赛宁确实也是AI研究领域的一位大神，目前在纽约大学任助理教授。

他本科毕业于上海交通大学ACM班，18年博士毕业于加州大学圣迭戈分校。

毕业后谢赛宁加入FacebookAIResearch（FAIR），曾与何恺明合作提出ResNeXt。

目前他在谷歌学术总被引用数达到4万5，h-index也高达31。

就在Sora发布不久前，他还领导纽约大学团队对DiT模型来了个大升级，新模型称为SiT。

SiT与DiT拥有相同的骨干网络，但质量、速度灵活性都更好。

谢赛宁认为，跟进Sora相关研究是学术界可以为这个时代肩负的重责之一。

让我们一起期待他的新成果吧。

参考链接：

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/4ox9ITnd8TE2_Sior3eaEA