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[科技知识]如何评价Stable Diffusion核心团队集体辞职和 Inflection AI 解散跳槽？ |
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如何评价Stable Diffusion核心团队集体辞职和 Inflection AI 解散跳槽？ 关注问题?写回答 [img_log] 人工智能 辞职 AI技术 如何评价Stable Diffusion核心团队集体辞职和 Inflection AI 解散跳槽？ |
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第一感觉很遗憾。但是Mostaque也不算冤枉，毕竟SD在他抢过来时是名不正言不顺。这东西至少本来60%以上本就不归属于他和他为此建立的Stablity AI， 可以说，后来Stablity AI融资已经不少了，但对于一个定位于全球级别的人工智能企业的未来来说，对于一个如此耗费财力的AI事业来说，还是太捉襟见肘了！ 量级都在千亿美元级别以上…！甚至奥特曼说的万亿！ 未来不管SD怎样存续、怎样进化，还是被别人收购，总之，希望这个开源能继续存在并发展下去。 我最希望SD被Adobe接管，因为Adobe最懂设计行业。 但其实由于开源的原因，Stability AI企业的独自商业价值已经不多了。仅存的只剩下SD的训练模型的硬件资源了，即超算硬件和剩下的一点点人才…… 很可惜……但是对于设计师来说不是坏事。对设计师来说，尽快掌握AI设计的全流程，才是王道…。从设计思维向AI设计工程师思维去进化…除此无他！ 另外，这次SD遇到的问题，也是AIGC这个大概念的问题，如此烧钱，肯定会更快速地催生出产生马太效应，目前看在AIGC视觉领域的领跑者已经出来了，就是OpenAI。如果没有OpenAI的Dall-E 3、Sora，仅仅是因为Midjourney的竞争，Stability AI的SD还不至于迅速进入如此尴尬境地。但是明显是OpenAI越跑越快所导致。Sora成为了最后一根稻草…… 接下来，范设计类的开源AIGC项目相对于OpenAI这种闭源来说将很难生存下去了！ 这也是马斯克担心的，因为竞争性的百花齐放被马太效应瞬间抢走了优势，和生存发展机会！ 至于眼下赚不赚钱这件事，并不是AI这种大体量的、革命型的技术进步第一时间需要思考的！快速靠技术优势跑马圈地、占领制高点才是王道，而要走上这个王道，资金一定要足够多！ |
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ai发展存在一个情况，就是卖铲子的老黄已经开始把ai公司的收益吃掉了一大部分未来的收益。没有规模效应带来的成本下降，好东西都无法快速普及。 |
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一方面是投入与产出不成正比，投资人看不到回本的希望，Stability AI的付费会员卖的也是差强人意；屋漏偏逢连夜雨，另一方面是SD模型训练的数据因为版权问题面临诉讼，输了官司恐怕要支付巨额赔偿。 这时候离开，何尝不是一种解脱。 只可惜SD3才刚刚发布，有生之年不知能否开源。 |
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最该给SD团队付钱的人就应该是老黄，这玩意让民间诞生了大量的AI套壳公司，这下好了。老黄的显卡卖不掉了。 |
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美帝现在热钱太多了，多到不讲道理了。 AIGC这玩意本来其实没那么有用，技术突破也没那么大。 但是因为国内热钱太多，而且实在没几个行业能进行大规模投资了。 就轮到AIGC了而已。 国内很多AIGC的狂热支持者，也不一定是因为这个技术到底有多好，而是又在幻想一轮像互联网崛起一样的能让自己逆天改命的机会而已。 这轮美国加息不解除，美元不最终变废纸，整个行业的狂热会无法遏制。 大家跳槽很可能就是继续拿一轮钱，然后独立创业啥的。 这种事在中国2015年前见多了，当时手游行业随便一个有经验的开发者，都能融个几百万以上创业，完全没啥道理可讲的。 2018年限制版号（被动挤掉泡沫）时，光成都一个开发区的新闻就是破产和解散了上千家游戏公司。 |
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更新：评论区好像很多人对midjourney的研发有滤镜，觉得模型效果好就一定是研发的人牛逼，真不一定，我就说我的一个亲身经历，前一阵子我手底下一个实习生，完全用目前的开源模型+我们公司的私有训练数据，就干掉了市面上很多自称sota的模型，那市面上那些模型不想这么搞么？不是的，我们的很多训练数据都是签了协议，只准我们用，然后我们还有用户反馈的数据，这个也是只能我们access到，那些只能在公开训练集上训练的模型肯定干不过我们，但这能说明我是顶级研发人员么？还是那个实习生是顶级研发人员？ ————————— 原回答 stable diffusion属于是一流的技术人员，二流的运营，不入流的内部管理，这次这个辞职的ceo干的很多事情都极度抽象，可以参考下面这篇文章： https://m.aixinzhijie.com/article/6821190?m.aixinzhijie.com/article/6821190 相比之下，它的对手midjourney属于二流的技术人员，一流的内部管理，顶级的运营，前几天和朋友讨论midjourney做对了啥，我们都觉得其中最关键的一个点就是前期通过和discord合作攒下来了大量的用户（类似于拼多多的那种社交裂变，一传十，十传百）而且他们的模型不追求一定要做到最强，突出一个简单易用，就赢太多了，不过他们也未必笑到最后，毕竟这个赛道还有一个openai，顶级的技术人员和（相对初创公司来说）一流的内部管理，运营？为啥还需要运营，直接把图像生成模型接到chatgpt上不就行了？ inflection的问题就简单的多，语言模型水平不行，去年11月份才把5-shot mmlu刷到79.6，gpt4的这个数据是86.4（这可是前年的水平）claude 3是86.8，被大家群嘲雷声大雨点小的gemini这个数据是83.7，mistral large是81.2，在语言大模型如此内卷的情况下越靠后就越没人用，虽然inflection主打他们家的ai情商高，但从用户数据看，市场并不买账 不过inflection还不是最垮的，马斯克家的grok还卡在70出头的段位陪gpt3.5，palm，chinchilla这些老前辈们泥潭打滚呢，反正马斯克有钱任性，看能烧多久了 （in case有人好奇，国产大模型里面这个分数最高的是阿里的通义千问，77.5） |
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看wai网，总结分析，就是多几个路合作找流，ai视频和llm界都分开好几次了，sai不管类似llama怎么变，也还会维持以前至少3成模式开源兼容主流，这个事情和unity2024年分开事件很像，unity原3个创始人目前甚至早就就只剩下一个了，因为股东分配互相不认同，导致2024年初恶心割韭菜事件后，unity创始人元老又重新上台，以前unity是业内游戏no1，现在开源ue和godot抢走不少市场，华为2024年开发者竞赛debug工具就是godot开发的，sd给自己最早定位是aiadobe，以后还是会开源，目前问题就是sora提前融合llm+视频，sd新定位打算长llm+3d，还会一如既往，ai是一个技术密集型大数据形式网络生态，比较依赖甚至很依赖开源生态。事实上目前所有拿出手广泛图形ai的只有sd，sd以后要是真没了，大家可不要觉得其他的贵，也不要认为自己就不会被ai裁员，所有相关公司都依赖mj等卡脖子那可是更加非常酸爽，你们有钱自己玩去。一直很好奇，类似spring，flink，spark，su，maya，adobe，blender这类公司是怎么留下来的，这些有的完全就是基金会留下来的，其实找个国内机构收了，模仿ue做个游戏引擎，那种路径也不是不行，sai是一个不错的品牌标杆，事实上已经不能倒了，这和openai和llama分开时候很像，羊驼已经没了主创团队，原设计者也走法国自己创业了，都说要完，最后分开的欧洲mai不还是找到融资了吗。不管怎么变，核心技术品牌国内收了也很合适，老中华为显卡和其他兼容卡基本还能奶够的，除非老中不能再全球占领那么多云计算市场了，云计算对任何互联网公司都能搞，而且很重要。垃圾产品活不下去，nai3怎么收费也是小众的一逼，实时上，目前全球数据包括乐施会和联合国和经合组织统计，10%人口掌握75%财富，75%人口掌握10%财富，toc早就没钱了，目前做ai生态很对ai这种互联网密集型的重要，老中不是一直没有掌握生态吗。sai目前急需要做好cui和webui统一的兼容，comfyui兼容实在太乱了，并放到自己网上同时做好优化自己llm并兼容一个国内外多语言多模态llm智能助手模型做好长文本，只要解决兼容问题就会好很多，智能助手个性化训练是sai以后需要多注意发展的地方，一个原ceo去web3就是为了保护sai继续开源的生态位，去搞类似虚拟币去了，现在全球ai各种大小和云计算大数据公司盈利模式基本都差不多，最后是造类似nai3的工业垃圾最后是没人用的，sd生态已经完全可以和mj和dalle掰手腕了，而且更加自由，分开也好，都走几个路到现在sai和ruy还不离不开的，mj和p视频的就有多少和几个员工，现在ai公司都没多少人，sai以后做好合适比例模型即可，主要还是大模型太贵了，显卡也废，开源的确可以帮助各种公司和产业更快进步培养生态不少并成为业内相关生态主流，和博客园一样，大家以后不想赛博朋克游戏世界到来，就给博客园多冲个会员和刷金币，这钱不多，不但可以奶够，对自己项目工作还是非常有好处的。搞个官方社区类似c站吧。 sd公司有几个很大路线错误问题，领导路线不统一，sd1.5插件就是抄开源都能进化组合llm和ai各种功能了，偏偏还要做sd1.6，sd2.1，sdxl，sc和sd2视频版和df，其实做好1.5的svd3d和丰富sd1.5美学风格互相兼容就行了。sdxlt就是借助开源的好例子对生成视频有很大帮助，自己模型社区也不搞，导致没法挣广告费和云计算，这点计算收钱和广告费，大家也不是花不起，wai网看各个阶层行业都在支持sai公司继续下去，不为其他的，就是喜欢sai接地气的开源风格，比起dalle和文心恶心人高价，还是有自己很好收入的，就是不好好做llm，事实上就是做好llm都能完全维持，守着那么多卡不做好优化蒸馏，太浪费显卡资源，以后做好压缩蒸馏是openai最重要经验，方向就是更超长文本和更好的图像和llm结合是sai很好的方向。 |
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这是2025年中国AGI初创企业的预演，有个很好的类比： inflection 以40亿美元估值获得微软投资15亿美元 -某AGI初创企业以25亿美元估值获得阿里云投资8亿美元（大量算力支付）； 可能有人会问，为什么不类比当时OpenAI 以300亿美元估值获得微软100亿美元投资（大量算力支付）？ 因为OpenAI事实意义上的，在AGI方向，LLM/AIGC/RL领先所有人一大截，而国内这家不是。 长文本是个很好的feature，但并不是拉开差距的杀手锏，这家的产品幻觉问题很大，而且经常会很隐蔽，反而降低了实用性。 国内AGI企业注定跟海外会有不一样的路，而且差距会在头部AGI创业公司的第一方产品侧体现出来，而非模型测； 海外：模型>>>>>>产品，因为模型真强； 国内：产品吸引资源，在带来能炼出来模型的性能差异。 另外，企业的管理混乱，愿景不明细会带来核心人员的出走，毕竟这么伟大的时代，总还是有有梦想的人要干一些正事儿：国内有两家以AGI为目标的初创企业都已经出现了这样得征兆，很危险。 让我们拭目以待 |
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SD已经具有非常大的应用场景了，很多人都在使用SD生图，是非常好的开源软件 秋叶大佬的webUi让更多人能顺畅使用AI生图，极大提升产品输出. 希望SD能找到合适的商业化方式 |
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就说这评论里唱衰AI的，十个有九个都是对AI的了解仅限于表面应用，哪怕稍微深一丢丢都根本想不到！ 就全是那批说出“我想让AI去做饭洗碗，我去写字画画，结果现在是AI去写字画画，而我还是在做饭洗碗”的同一批人！！！ |
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卖会员的都赚不了几个钱更遑论开源的？ 现在“创业成功”不是看你赚到了多少钱，而是看你能融来多少钱。所以这就得和openai学习了，先把一个产品炒火，然后弄一个看似很有前景也很烧钱的大饼继续拉投资。 搞大模型真是要钱又要人，最后还不赚钱谁能挺得住啊。生成式ai这个玩意目前，说的是目前，炒作大于实用，99%的用户不是开发者，他们不关心你什么怎么开发的，每一步又是什么原理，他们要的只是想要使用它完成自己的目标，但是对于有这方面需求的专业用户来说它做不到，甚至产品本身都不是一个完善的工具，就像Photoshop这样的比较完善的软件工具，但是可以作为一个辅助工具而存在，它确实可以提升些许工作效率的，但是不可能代替这些文员和美工这些基层人员，老板们是不会想要花钱去买这些东西，单纯从职场生态的“底层”的员工身上又能赚几个钱？ |
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厂固有一倒，或重于泰山，或轻于鸿毛。 为了互联网共享精神而倒，为了lsp涩涩而倒，那就重于泰山。 为了lgbtq政治正确而倒，因为帮鱿鱼夹带私货而倒，那就轻于鸿毛。 另，国内的互联网大厂不考虑趁机捞人吗？ SAI每年贡献的流量，可比很多社区都大多了啊! @米哈游miHoYo |
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奥特曼吹起来的水 连两年都支撑不住啊～～ 这就是未来人工智能企业的预兆 |
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感觉很遗憾，Stable Diffusion本身我自己一直在用，和midjourney基本上可以算是分庭抗礼的存在了，可以说是以一己之力推动了开源文生图社区的繁荣。 可能Stable Diffusion是技术宅的福音，可以满足DIY的需求，又能定制自己理想的女朋友。大家对于Stability AI可能没有那么深厚的感情，但是Stable Diffusion，肯定是希望他们能不断进步的。 为什么会有这样的事情发生，更多的还是资金的问题吧，Stability AI通过开源的道路，快速积累了一波用户，但是由公司主导开源项目的开发，必然面临资金和商业化的问题。如果没有新的投资方入局，其发展让人担忧，作为Stable Diffusion的用户，还是希望Stability AI尽快能够继续推动开源文生图的发展。 我当时也写过一篇文章，思考过这个问题， MetaTown：Stability AI 陷入困境：核心团队离职，开源文生图何去何从？ 而在此之后CEO也离职了。 Inflection AI 解散跳槽其实也是资本的问题，虽然不清楚具体的内幕，不知道微软在其中发挥着什么作用。但是作为金主，在你还没长大之前，想纳为己有，那应该也有1万种手段吧。 两个事件虽然独立，但都是商业化和资本的关系所导致的。 在AI没有商业化之前，资本的作用是巨大的。但是未来AI改变这个世界，也是必然事件。 |
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天下熙熙皆为利来。没啥出乎意料的。 通用AI平台是一个很消耗钱的开发工作。这种消耗不仅仅体现在AI的专家，工程师的工资方面，更多的体现在硬件的实际费用上。这一点可以参考英伟达的股价，英伟达越是一飞冲天，Stability AI就压力越大。这个费用之高是不可想象的。而这个压力其实其他大型公司也一定承担的很吃力，比如为什么OpenAI莫名其妙的在那个时间点释放了SoRA生成的一些视频和技术报告，而还无法开放使用。以往惯例可是一定会随着客户应用一起释放的。大概率也是融资需要吧。 这几件事的时间点都与英伟达释放新平台前后发生。大佬又出新货了，跟吧，又是若干若干亿美金要交上去，不跟吧，别让竞争对手因为设备的差距而快速赶超。 工程师的认知就比较单纯了，跟不跟的问题不在考虑之内，最好的东西不买那一定是公司投入不坚决，或者财务出现了问题，将来没有希望了，赶紧扯呼。至于那若干若干亿怎么来那完全不是我该思考的呀。 这个现象背后的深层原因个人感觉来自三个方面，一个方面是英伟达逐渐强势，垄断了上游的设备路线，刻意挑动下游的军备竞赛和设备迭代。另一方面是再一次暴露了当前主流的AI技术对于大规模设备算力的依赖过高，且越来越高的这个趋势可能不可延续。再一个方面就是目前主流AI的应用变现能力还很弱，或者说与巨大的投入相比，这些收益还不足以支撑这个技术方向自我运转。而潜在危险更大的是目前还没有什么实打实的收益预期能支撑这个投入。而开源项目就更加难以自圆其说。 所以，随着这个吞金巨兽的继续前行这种事情只会越来越多吧。 |
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哎呀，这事儿听起来就像是科技界的“绝地反击”和“星球大战”混搭版。想象一下，Stable Diffusion的核心团队突然集体辞职，这简直就是科技界的“我要从这儿跳下去”瞬间，然后他们一跃成为了空中飞人。而Inflection AI解散跳槽的消息，就像是他们在空中遇到了一艘宇宙飞船，决定“嘿，不如我们就跳船吧”。 这场景简直比好莱坞大片还要热闹。你可以想象Stable Diffusion的团队成员们拿着他们的代码和算法，像是拿着光剑的绝地武士一样，决定加入新的战斗。而Inflection AI的解散，就像是星球大战中的一艘战舰爆炸了，船员们纷纷跳伞，最后落入了一个全新的星系。 这整个转变过程，就像是科技界的“换马甲”大戏，每个人都在寻找新的角色扮演。而我们，作为观众，只能拿着爆米花，看着这场跨越虚拟与现实的“星际穿越”，期待着他们在新的舞台上带来更加精彩的表演。 总之，这不仅仅是一次职业生涯的转变，这简直是一场科技界的盛大冒险。而对于我们来说，最好的姿态就是保持幽默感，享受这场奇妙的旅程。毕竟，在这个快速变化的时代，谁也不知道下一站，我们会遇到什么样的惊喜呢？ |
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