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一封来自Transformer之父的分手信:8年了!世界需要新的AI架构

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来源:AI思想会

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Transformer「亲爹」跑路啦,说是烦透了「自己生的娃」!

还记得那篇8年前把「注意力机制」按在王座上的论文《Attention Is All You Need》吗?

共同作者Llion Jones最近在旧金山的TEDAI大会上当众「叛逃」:

AI研究正越做越窄,而他本人,准备把对Transformer的爱好调成「低电量模式」。


海量资金与人才反而让研究圈挤进死胡同,大家只顾卷参数、抢发论文,没人敢探索新架构。

钱越多,点子越少?

这是一种资本与论文KPI的奇妙化学反应。

Jones的主张很直白:前所未有的关注、资金和人才涌入之后,研究反而被「收窄」了。

为啥?

一边是投资人盯着回报,另一边是研究者担心被别人「抢先发」,人人都在拥挤赛道里拼命刷存在感。

结果呢?

赶工纸面成绩,挤牙膏式创新,和千人一面的论文标题。

他还搬出了课本里的老朋友:「探索vs.利用」

现在的行业像把「利用」旋钮拧到11档:不停对同一架构打补丁、换皮肤、加大模型,再加点「我们又SOTA了」的调味包。

可真正的新路子,没人敢走,也没空走。


Jones在会议上说:未来每个人都会失去工作,这是一件好事

一段历史复盘:RNN年代的「徒手抛光」

Jones提醒大家想想Transformer出现前的日子!

当时研究圈正对RNN做无尽小改小优,就像给一块石头抛光一样。

一旦Transformer登场,前面那堆抛光操作立刻变得像「给马车装了碳纤维尾翼」!

很精致,但很不对路,甚至变得完全无用,现在还有谁再谈论RNN?


于是Jones担心我们是否又在重演历史:盯着一个8年前架构一直薅羊毛,薅到秃!

不停给马车打造各种好看的设备,却不知道拐弯看看路口是不是有飞船停靠。

Transformer是怎么「长大」的?

不是KPI,是自由!

这就是Transformer之父给出的答案。

最扎心的一段来自Jones的回忆:

那会儿他在谷歌做Transformer,是「午饭唠嗑+白板乱画」式的自下而上的。


既没人规定必须发几篇论文,也没人拉着耳朵对着某个指标冲线。

先有自由,后有灵感,这话听上去朴素,但如今反而成了稀缺品。

再看现在:就算年薪上七位数,许多人也未必敢「瞎折腾」。

新岗位第一天,谁不想先稳住绩效?

于是风险、可发表、见效快,自然优先级飙升。

想象力?创造力?

先等一等吧。

Sakana AI的「反内卷」实验

Llion Jones打算把探索旋钮拧回去。

Jones后来去日本创建了Sakana AI。


身为东京创业公司SakanaAI的CTO,Jones说他打算在实验室里复刻Transformer诞生前的「空气配方」:

KPI,多好奇;少跟风,多自然启发。

他还给团队安利了一句研究格言:

You should only do the research that wouldn't happen if you weren't doing it.

你只应该做那些如果不是你来做就不会发生的研究。。

——来自工程师Brian Cheung

在这种环境诞生成果的一个例子是Sakana的「连续思维机器」,它在神经网络中融入了类似大脑的同步机制。


一位提出该想法的员工告诉Jones,在以前的雇主或学术岗位上,他会面临怀疑并受到不要浪费时间的压力。

在Sakana,Jones给了他一周时间去探索。

该项目取得了足够的成功,甚至在大型AI会议NeurIPS上获得了展示机会。

Jones甚至表示,在招聘中,自由胜过报酬

他谈到这种探索性环境时说:「这是吸引人才的一个非常非常好的方式。想想看,有才华、聪明、有野心的人,自然会去寻找这种环境。」

这波操作证明——自由比高薪更能抢人。

聪明人对自由的敏感度,往往高于对钱的感知。

「不是分手,是冷静期」:别把他当反对派

也许最具讽刺意味的是,Transformer可能是自身成功的受害者。

当前技术如此强大且灵活……这阻止了我们去寻找更好的技术,如果当前技术更糟糕,会有更多人去寻找更好的,这很有道理。

Jones并不是要把Transformer一脚踢下船。

他强调:现有技术上还有大量重要工作,未来几年也会继续创造价值。

只是以现在行业的人才与资源密度,我们完全「买得起」更多的探索

Transformer的强大,正在阻挡我们寻找「更好」的冲动

如果现有技术差一点,大家反而更会到处找下一个惊喜。

把「军备竞赛」改成「开箱分享」

收尾时,Jones把姿态放得很开:这不是「你死我活」的竞技场,是集体解谜

如果大家能一起把探索旋钮拧大一点,把有意思的发现公开分享,那条通往下一次「Transformer级」突破的路,可能近得超乎想象

AI掌权者(是OpenAI、还是谷歌、还是其他?)是否会听从这一呼吁尚未可知。

但Jones提出了一个尖锐的提醒:下一次达到Transformer级别的突破可能就在拐角处。

毕竟,他在Transformer领域工作的时间比几乎所有人都要久。

他会知道何时该转向新方向。

Transformer八子

Transformer可以奠定了如今的AI时代,几乎所有基础模型都是以此为地基。

「Token by token,一个词接一个词」的简单输出模式在算力的加成下成为了新时代的AI魔法。

Transformer催生了ChatGPT、Gemini、Claude等诸多前沿产品。

更重要的是,它让人类真正跨入了生成式AI时代。

人类和生成式AI的命运从2017年6月12日周一下午17点57分开始交汇。

Transformer的影响依然还在继续!

到今天为止,这篇论文的被引次数已经到了18万+次!

让人不禁好奇,除了Jones外,其他几位作者都身在何处?

曾经联手打造出谷歌最强Transformer的「亲爹们」如今也已分道扬镳。

· Ashish Vaswani

Essential AI联合创始人&CEO


称希望把EssentialAI做成“西方的DeepSeek”(2025-06-17采访)。

·Noam Shazeer

已回归Google;Gemini技术共同负责人


·Niki Parmar

Anthropic技术人员。


此前与Vaswani共同创办EssentialAI,早期为Adept联合创始人

2024年底/2025年初已加入Anthropic。

EssentialAI的联合创始人之一。

·Jakob Uszkoreit

Inceptive Nucleics联合创始人&CEO


2025年登台TEDAISanFrancisco分享「AI如何绕开传统科学」的新思路;持续推进「生物软件」方向。

·Llion Jones

SakanaAI联合创始人&CTO


外媒称SakanaAI正洽谈新一轮融资,目标估值约25亿美元

采访中直言「已经受够了Transformer」,转而主打「演化式模型合并」等新架构路线。

媒体采访介绍其在东京推进“自然启发”的集体智能路线。

·Aidan N.Gomez

Cohere联合创始人&CEO

表示Cohere计划很快启动IPO(2025-10-21多家媒体现场采访)。

公司估值升至约70亿美元

经营数据:年化收入达1亿美元、发力企业私有部署与代理平台North。

·Lukasz Kaiser

OpenAI研究员

2025年10月在OpenAI Forum发表「从Transformer到Reasoners」的主题演讲。

·Illia Polosukhin

NEAR Protocol联合创始人

主张User-OwnedAI,推进「用户所有的AI」与隐私保护AI-原生产品。

NVIDIA GTC 2025分享「机密、可验证AI计算」。

8年前一篇不起眼的论文,却彻底开启了人类的生成式AI时代。

这个被忽视的小论文,彻底开启了AI的大时代。

它的故事还远远没有结束。

参考资料:

https://venturebeat.com/ai/sakana-ais-cto-says-hes-absolutely-sick-of-transformers-the-tech-that-powers

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