謝賽寧（谢赛宁） (Saining Xie)
共同創辦人暨首席科學官・AMI Labs
關於
謝賽寧（Saining Xie）是 AMI Labs 的共同創辦人暨首席科學官，與 Yann LeCun 聯手創辦這家致力於建構超越大型語言模型之世界模型的公司，目前亦擔任紐約大學 Courant 數學科學研究所助理教授（休假中）。他取得加州大學聖地牙哥分校博士學位，並曾在 Facebook AI Research（FAIR）擔任四年研究科學家，隨後加入 Google DeepMind 的生成式 AI 團隊。研究重心涵蓋可擴展視覺表徵學習、生成式模型與多模態理解。2026 年 3 月，AMI Labs 完成 10.3 億美元種子輪融資，讓他站上下一世代 AI 發展的最前線。
主要貢獻
- 提出 ResNeXt，展示 grouped convolutions 與 cardinality 如何改善深度視覺骨幹網路
- 創建 ConvNeXt，證明經過現代化調整的卷積網路能與 Vision Transformers 競爭
- 與 Kaiming He 等人共同提出 Masked Autoencoders，協助復興自監督視覺表徵學習
- 共同提出 Diffusion Transformers，這一路線後來與 Sora 等高階影片生成系統相關聯
- 與 Yann LeCun 共同創辦 AMI Labs，推動超越純語言系統的 world-model 研究
- 其工作顯示在 Transformer 時代架構細節仍然重要，但流行敘事也可能過度把後續產品系統歸功於單篇論文
影片與訪談
思想連結
楊立昆
曾經合作AMI Labs 執行董事長暨共同創辦人・紐約大學教授
謝賽寧曾是楊立昆在 Meta FAIR 的同事，後來成為 AMI Labs 的共同創辦人暨首席科學官——那是楊立昆因不認同 Meta 押注語言模型而在 2025 年 12 月於巴黎創立的公司。他們要打造的是世界模型：以物理現實而非文本訓練的系統，核心是楊立昆的 JEPA 架構。這是迄今資金最雄厚的一場機構級賭注，賭的是當前典範只是一段繞路。
en.wikipedia.org · techcrunch.com
李飛飛
曾經合作World Labs 共同創辦人暨執行長・史丹佛 AI 特別顧問
兩人的名字都在 Cambrian-S（2025 年 11 月）上——那篇 NYU 的論文把「空間超感知」定義為語言之外的四個階段：叫出看見的東西、記住一段連續的經驗、推斷像素背後的 3D 世界、預測它——作者名單上還有楊立昆。謝賽寧在他的七小時訪談裡說，飛飛老師在這篇論文上「幫我們提供了很多很多寶貴的建議」，也把她列為替他之前的華人視覺研究者「把這條路趟出來」的人之一。這是少見的一條邊：兩個彼此競爭的世界模型賭注，AMI Labs 與 World Labs，共享同一個署名。
arxiv.org · youtube.com
Immanuel Kant
思想同道Philosopher of the Enlightenment
在那場七小時的訪談裡——就收在本站——謝賽寧借用康德的「物自體」，連同叔本華與何愷明送他的《金剛經》，來解釋 research taste：你看到的不是本質，所以要打破一篇論文的表相，追問底下究竟藏著什麼。這個反射比一次引用更深——他的世界模型計畫本身就是一注賭金：智能就是為表相背後隱藏之物建模——對一個康德判定為不可回答的問題，給出一個建造者的回答。
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