133. 对谢赛宁的7小时马拉松访谈：世界模型、逃出硅谷、AMI Labs、两次拒绝Ilya、杨立昆、李飞飞和42
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TL;DR · AI 摘要
谢赛宁首度公开访谈，详解与杨立昆共创AMI Labs、拒绝Ilya邀约、批判硅谷LLM狂热，并阐述“世界模型”技术路径。
核心要点
- 谢赛宁联合杨立昆创立AMI Labs，聚焦超越大语言模型的“世界模型”
- 他两次拒绝Ilya Sutskever邀请，批评硅谷过度沉迷LLM而忽视基础智能
- 主张AI需通过具身交互学习物理世界规律，而非仅依赖文本数据
章节
- 要点
谢赛宁联合杨立昆创立AMI Labs，聚焦超越大语言模型的“世界模型”
谢赛宁联合杨立昆创立AMI Labs，聚焦超越大语言模型的“世界模型”
- 要点
他两次拒绝Ilya Sutskever邀请，批评硅谷过度沉迷LLM而忽视基础智能
他两次拒绝Ilya Sutskever邀请，批评硅谷过度沉迷LLM而忽视基础智能
- 要点
主张AI需通过具身交互学习物理世界规律，而非仅依赖文本数据
主张AI需通过具身交互学习物理世界规律，而非仅依赖文本数据
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节目笔记
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133. 对谢赛宁的7小时马拉松访谈：世界模型、逃出硅谷、AMI Labs、两次拒绝Ilya、杨立昆、李飞飞和42
张小珺Jùn｜商业访谈录
405分钟·1 个月前
126030
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428
2026年春节，在中国机器人登上春晚的喜乐时分，纽约刚下过一场暴雪——这是近几年以来纽约最凛冽的一个冬天。
2月雪后的一天，在布鲁克林一栋略显凌乱的楼房，我与谢赛宁开启了这场始料未及的马拉松式访谈。我们从下午2点开始，直到凌晨时分散去。
就在前不久，他与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）等，踏上了一条关于“世界模型”的创业旅程。他们创立的AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），目前仅25人、在没有任何产品的情况下，完成10.3亿美元Seed轮融资，投前估值35亿美元。
“Silicon Valley is very LLM-pilled。”AMI联合创始人兼首席科学官谢赛宁说道，“硅谷已经深陷于LLM（大语言模型），完全被它催眠了。”
这位出生于1990年的华人科学家，毕业于上海交通大学与加利福尼亚大学圣地亚哥分校，现于纽约大学任教。创业之前，他曾在Google DeepMind担任研究科学家。更早之前，他在Meta的FAIR实验室担任研究科学家4年。他的论文总计引用数近10万次，曾共同提出Diffusion Transformers（DiT）。
这是谢赛宁第一次接受访谈。在黑暗浸透的霓虹纽约街头，空气中弥漫着没化完冰雪与难闻烟雾的混合味道。就像谢赛宁的表达，总是带着多重的混合感。
OUTLINE:
00:01:19 The normal one
00:35:40 世界总不让我做Vision
00:52:06 学术流浪
00:57:43 与何恺明的友谊
01:21:05 两次拒绝了Ilya
01:37:50 杨立昆和李飞飞往事
01:58:30 草蛇灰线：“表征的世界”
02:43:55 Research taste与《金刚经》
04:11:07 世界模型是什么？
04:29:47 从下载互联网，到下载人类
04:58:17 和杨立昆创立AMI始末
05:45:53 “硅谷被催眠了”
06:07:17 自大的人类！
06:18:45 “42”
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本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》
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展开Show Notes
2026.3.16
挑战7小时播客！！用播客给世界建模。😎
包包bb:多久？🤣
HD409447d:姐真酷
2026.3.16
Scaling law 已经影响到播客界了
2026.3.17
“恺明说……恺明说……”想听恺明说🙋
锦诗:哈哈，听完觉得恺明令人神往
Fifi_Zpmo:真的 好想听真的恺明说
2026.3.16
Saining都来了！太强了，小珺的podcast绝对是斗宗强者！
2026.3.16
七个小时，这原始素材不得十个小时，这种天才一天的时间应该很宝贵吧，专门拿出半天时间去接受采访，小珺真的好牛
2026.3.20
开什么国际玩笑，我的学术偶像凯明岂是浪得虚名，高考满分，物理转计算机，一出山，做传统计算机视觉就能拿到华人第1个CVPR best paper，后面做深度学习就更不用说了，大家都知道。大部分做研究的人都是做一些修修补补的工作，凯明做的工作是特点是，不给你讲出来，你绝对想不到，讲出来之后一拍大腿，卧槽怎么这么简单，我之前怎么就没有想到呢，凯明总是能捅破那一层常人无法捅破的窗户纸。在科研人员里面也是很独特的那一类，这就是顶级高手和普通科研人员的区别，比那些只会搞社交堆工作量的大佬不知道强到哪里去
2026.3.17
听了一半，目前觉得这期和张祥雨那期是我最喜欢的两期播客，有一种 Research 的沉浸感
张小珺:https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/683d2ceb38dcc57c641a7d0f
张小珺:我来贴一下xiangyu的
2026.3.16
给中文播客届输入了七个多小时优质的world model内容！！！谢谢小珺谢谢赛宁
2026.3.18
2:05:08 怎么找到research idea.ideas are cheap 首先有一个大致的方向；要给自己足够多的时间去explore（1-2个月），不断地去hack和玩，重点是动手去写代码，reproduce a baseline，对research最重要的事情是找到signal（梯度），这个梯度才是idea的来源
2026.3.16
在小宇宙见过最长的节目
seekflow:面基有一期十小时
生而为猫奴:哈哈哈那你听得还是少了，还有9小时的
2026.3.19
凯明人没来，但是也深度参与了这场谈话
可爱小馋猫:xs
Elsie黎:哈哈哈，对，还有李飞飞，屠老师，坐了一桌麻将
2026.3.17
再来留言一下，我看了完整的视频版。主持人对谈嘉宾前做足了功课，很少看到如此认真的访谈了，主持人一点不抢戏，让我想到了柴静，那种如此真诚的态度，真诚而真实，而真实自有万钧之力！！
2026.3.16
主理人头像变了，感觉要黑化。😄
有了抖音之后，看到这种长音频，下意识有点逃避感觉，最终坚持听完了，信息量非常大，非常值得，推荐👍
2026.3.19
6:34:13 听完了，有几个点特别喜欢，关于科研品味，关于智能的高维，关于追随本心。以及，原来大神很多爱好跟我一样哈哈，看书、哲学、打游戏，集异壁也是影响我人生的书之一，侯世达的思想对智能的理解很有启发。感觉谢赛宁、乐坤他们都好有趣。如果他们会招 pm 就好了（感觉现在肯定不会），好想跟他们共事😂。上周看了 deepmind 的思维游戏纪录片，感觉哈萨比斯跟谢的很多观点也很像，都追求更本质的东西，都觉得人生很短不应该浪费在不必要的事情上。7 个小时收获很大，太给力了，我也在思考这个时代应该去做什么，坚持自己怎样的初心，未来应该会更有趣
2026.3.17
一位谢赛宁 半步 AI 史
2026.3.16
有没有文字稿，想收藏
张小珺:这儿！https://mp.weixin.qq.com/s/PIOh_aXVuNUT27G5UoKCkw
史地文:感谢🙏🏻
2026.3.16
34:54 为什么老是问这种问题：你排第几？怎么看哪个班跟哪个班？为了流量，还是小珺自己对分数有执念呢😅
Em_D4ro:很想知道交大ACM第一名第二名现在在做什么？标化的第一第二在当今变化的时代有这么重要吗？非要问………
ll_3ZN1:中式教育的遗毒，深入骨髓，没办法，没法理解世界是多元的
2026.3.19
3:03:53 别的期内容没听，但这期的内容确实很符合podcast。尤其是在过了常规播客时间后，嘉宾的状态已经发生了改变，完全就是一个日常的表达，面对的不是媒体采访，可能是讲给同行或者自己的人听的内容，其中所涉及的道理也是通用的research解决问题或获取成绩的思路，只要方向和方法对，剩下的就交给时间了，很喜欢那句：先要学会定义问题，以前觉得工程师是要发现问题，分析问题，解决问题，但对于年轻一代也是苦恼怎么教会他们用工程思维思考问题，发现问题可能比较简单，谁都可以说两句，但不会分析，但为啥不会分析了，是不会定义问题，
绝艺shutter:然后有一个小建议，这期的主播采访还是偏媒体式采访了，但这个对于podcast来说有时候感觉缺了点podcast感觉
津小夫:2:53:56
2026.3.17
啥时候可以邀请KaiMing来一期呀
2026.3.21
2:04:52 对研究生很有启发！如何获得科研idea？
#科研
好idea不是想出来的，是做出来的！只靠想获得的idea一定不是一个好的idea，否则早已被人做出。
一个research的周期一般为六个月。
首先通过和导师、同学交流或大量阅读文献获得一个宽泛的方向。
之后需要有充足的时间和空间进行探索（至少1～2个月）。探索期不能坐着想问题，而是亲自动手“play with”你的研究对象，比如进行公式推导、代码复现、进行小的拓展等等。重要的是在其中发现一个“信号”（如同随机梯度下降法中找到的一个“梯度”），这个“信号”或者“梯度”才是你的idea的来源。梯度不一定来自成功的实验，有时失败的实验会给你更大的梯度。在研究开始的idea不是你的idea，探索中获得的idea才是你的idea，探索期就是寻找idea的过程。最差的研究是一开始定义好的问题和idea与最终论文的idea完全一致，在这个过程中没有遇到任何阻碍，这说明你最初的idea是一个boring的idea，你的论文也是boring paper。
下一个阶段花两三个月是进行拓展和补充实验，再花一两个月撰写论文。
以上流程是最顺利的发表好工作的理想情况。但对于researcher，工作的收益是非线性的。很差的工作几乎没什么收益，还不错的工作收益一般，一篇非常好的工作能给你巨大的回报，一辈子只要成功一次就行。
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