到底什么才是真正的智能？
现在的硅谷，所有人都在卷LLM。
卷参数量，卷token数，卷benchmark排名。
这场军备竞赛里，研究者失去了定义问题的能力。
你不再问"什么是对的"，只能问"怎么在榜单上拿第一"。
谢赛宁觉得这条路走偏了。 "硅谷已经被LLM催眠了，完全被它催眠了。" 他打了个比方：语言模型是预测下一个字符，世界模型是预测下一个状态。
为什么要创业？
谢赛宁说，在学校里有很大的困境。
缺算力是一方面。
但更重要的是，他觉得自己可能会陷入"中等paper陷阱"，有点像"中等收入陷阱"。
你会发一些不错的论文，但由于资源限制，没办法真的把idea变成新的突破。
那为什么不加入现有的大厂或实验室？
"这件事就会压榨你的research的空间，会抽走这个环境给你充分自由去做研究的氧气。"
大家对学术界、对纯粹探索性的研究是有点抵触的。 抵触的意思是： 第一，大家瞧不上学术界在做的工作，不觉得学术界做的东西能真的产生什么影响。 第二，他们因为也不发表，导致你也不知道他们在干嘛。 即使在同一个公司，研究部门和产品部门之间也有很大隔阂。 核心模型训练的部门，必须在高度竞争的赛道上卷到最前面。 这是他们唯一的目标。
在这样的有限游戏下，在这样强竞争的环境下，每个公司都似乎失去了定义问题的能力。 你看之前，OpenAI具备这样的能力，很多问题是他们定义的。 包括GPT、CLIP。 他们从成立第一天起，作为一个研究单位有自己探索的过程。 但现在research已经变成了一个商业问题、产品问题，你必须竞争。 谢赛宁的选择是：逃出来。 "我们来一起创造一个更好的、更对研究员友好的组织。"
世界模型是真实世界需要的智能。
在硅谷之外，在LLM叙事之外，有一个隐形的世界。