Системный инженер из компании Together AI Ясин Махти (Yacine Mahdid) призвал технологические компании отказаться от найма исследователей, публикующихся на конференциях NeurIPS и CVPR, и переориентироваться на специалистов из области компьютерной графики, участвующих в SIGGRAPH.
В опубликованном в социальной сети X посте Махти утверждает, что современные модели машинного обучения достигли предела в генерации реалистичных изображений и видео из-за фундаментальных ограничений архитектуры диффузионных моделей. По его словам, дальнейший прогресс в этой области возможен только за счёт интеграции методов компьютерной графики, таких как рендеринг на основе физики и симуляция освещения.
«Диффузионные модели — это тупик для генерации фотореалистичного контента. Они научились аппроксимировать распределение пикселей, но не понимают, как свет взаимодействует с материалами или как объекты отбрасывают тени», — написал Махти. Он добавил, что компании, занимающиеся разработкой генеративного ИИ, тратят миллиарды на обучение всё более крупных моделей, не решая при этом ключевые проблемы: артефакты на границах объектов, нереалистичные отражения и отсутствие физической согласованности в сгенерированных сценах.
В качестве альтернативы инженер предлагает нанимать специалистов, работающих в области компьютерной графики, особенно тех, кто публикуется на конференции SIGGRAPH. По его мнению, эти исследователи обладают необходимыми знаниями в области геометрии, освещения и рендеринга, которые могут быть интегрированы в генеративные модели. Махти также отметил, что в индустрии уже есть примеры успешного применения таких подходов: например, в инструментах для генерации 3D-объектов и анимации.
Вместе с тем, предложение вызвало дискуссию среди специалистов. Некоторые поддержали идею, указав на то, что гибридные подходы, сочетающие машинное обучение и классические методы графики, уже демонстрируют перспективные результаты. Другие, однако, усомнились в практической реализуемости такого перехода, ссылаясь на различия в культуре исследований и инструментарии между двумя областями.
В своём посте Махти также сослался на недавний доклад из блога Together AI, где подробно разбираются ограничения современных генеративных моделей и предлагаются пути их преодоления.
Источники: X-пост Ясина Махти (Yacine Mahdid), 19 июня 2026; блог Together AI.