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对话田柯宇：我发誓我说的都是真的
导读
2026年10月，一个没有名称、没有产品的人工智能实验室，却以2亿美元投后估值拿到近3000万美元融资，投资方包括五源资本与IDG资本。这不是普通的创业新闻：创始人田柯宇正是两年前被字节跳动辞退并起诉的“投毒实习生”。据凤凰网报道，他目前聚焦世界模型，挑战李飞飞等AI先锋。融资把一桩旧案重新推回公共视野——人们需要知道，被资本下注的这个人如何解释自己的过去。
田柯宇在10月12日发布的长篇对谈中给出了首次完整自述：他承认违规停掉或卡住他人程序，但只承认手动点状、约五次、持续十天左右；坚决否认投毒、病毒、攻防和嫁祸他人。几乎同一时间，五名前字节同事在13小时内联署公开声明，指控他对T5权重注入噪声、修改PyTorch源码、随机杀掉训练任务、植入命令后门，攻击持续数月，而非他所说的几次。双方对基本事实的叙述完全相反，使这段视频立即成为争议现场。
视频的独特价值在于，它把田柯宇的自我辩护变成可检验的细节。他解释代码只“停止或卡住”，法律材料中没有病毒和攻防认定；他把事件升级归因于另一名实习生的夸张描述、建网站控诉和给NeurIPS组委会写信，并承认自己是以暴制暴的“朴素正义”。这些说法不是抽象的喊冤，而是直接回应了公共叙事中最具杀伤力的定性。即便读者不接受他的结论，也能第一次看到他的事实边界在哪里。
同时，视频展示了资本为何愿意押注。田柯宇把世界模型定义为预测世界或视频的未来演化，并主张从视频中“蒸馏自然”比语言模型“蒸馏人类”更可能创造出不同于人的新生命。他提出“data model fit”，认为数据是金矿、模型是匹配的开采工具。这些技术判断与其论文背景共同构成融资叙事的核心：投资人买的不是过去的清白，而是他能否把学术突破转化为下一波世界模型的产品，尽管完整模型预计要到2027年才发布。
这并不意味着争议只带来便利。田柯宇在访谈中承认，NeurIPS最佳论文只是让他“至少可以留在AI领域”，并非喜悦；他因事件错失offer、被基金拒绝后痛哭。他将这种关注称为“双重buff”，却也承认融资和就业阻力并存。这让视频不只是给创始人背书，反而暴露了争议如何持续塑造他的选择。
回到当下的争议，视频最重要的贡献不是判定谁在说谎，而是让围绕田柯宇的两种叙事终于同框：一边是资本对世界模型的乐观定价，另一边是前同事对长期破坏的强烈指控。读者可以用他在视频中承认的边界、否认的细节和提出的技术路线，去对照联署声明、法律材料和公司通报。这也正是这段对话在融资发酵、旧案重提的此刻必须被认真观看的原因。
核心结论
- 田柯宇承认违纪但否认“投毒”，事件定性存在事实与舆论的显著落差：田柯宇承认手动停掉或卡住他人程序的行为违纪，但强调代码不具备病毒、扩散或攻防属性，法律材料中也没有相关认定。这一区分直接挑战了“投毒”一词所暗示的恶意攻击属性，是理解整个争议事实边界的关键。
- 行为动机源于“朴素正义”的越界，但“嫁祸他人”的指控被田柯宇视为人格扭曲：田柯宇将自己定位为维护团队秩序的“老大哥”，承认以暴制暴的方式不成熟，但坚决否认将责任推给他人。这一组观点构成了他自我辩护的核心张力：既承认错误，又拒绝接受道德人格层面的否定。
- 事件从内部摩擦升级为全网舆情和诉讼，另一名实习生的持续推动是关键变量：田柯宇认为七八月时团队内部只将其行为视为一般科研摩擦，但另一名实习生的夸张化描述、建网站控诉和给 NeurIPS 组委会写信等行为，将事件推向了不可预测的公共后果。这一判断揭示了事件升级背后未被充分讨论的推动力。
- NeurIPS Best Paper 成为职业绝境中的救命稻草，但争议同时制造了持续的融资与就业阻力：田柯宇在字节通报后四天获奖，第一反应不是喜悦而是“至少可以留在 AI 领域”。他承认错失 offer 和被基金拒绝时的痛哭都与事件延续影响直接相关，说明争议带来的关注度并非单向利好。
- 田柯宇的技术路线以“蒸馏自然”为核心，主张从自然中学习可能创造不同于人的新生命：田柯宇将世界模型定义为预测世界的未来演化，并选择视频模型而非语言模型，因为他认为语言模型本质是在“蒸馏人”，而视频模型学习的是自然世界。这一选择背后是他对 AI 本质和未来生命形态的根本判断。
观点拆解
1. 田柯宇承认行为违纪，但坚决否认“投毒”“病毒”“攻防”等定性，认为事件被系统性夸大
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代码只做“停止或卡住”，不具备病毒、扩散、复制或攻防属性：田柯宇承认自己让GPT帮忙写了让程序停止或卡住的代码，但强调其功能边界非常单一：不涉及自动化运行、病毒、扩散、复制或网络攻防。这一区分直接挑战了“投毒”一词所暗示的恶意攻击属性，是他对事件定性的核心反驳。
“那些东西仅限于让程序卡住或停止，没有任何攻防，也没有涉及病毒、自动化运行的病毒或网络攻防相关的东西，它就是很单纯的一个停止。”
“病毒可以扩散、复制，然后破坏一些东西，但这些属性其实都没有。我们说的那点代码，它的行为就是让那个东西卡住或者关停，也是手动的。”
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法律材料中没有“病毒”和“攻防”的事实认定：田柯宇指出，在法律层面，相关材料并未对“病毒”或“攻防”作出事实认定。这意味着公众舆论中广泛使用的“投毒”定性缺乏法律依据支撑，进一步支持他认为事件被系统性夸大的判断。
“法律材料没有病毒，法律材料没有攻防。”
“关于病毒，关于攻防，完全是空穴来风。”
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行为是手动、点状、短期的，而非持续自动化的“投毒”过程：田柯宇将事件还原为十天左右内约五次的手动操作，强调没有自动化机制，也不存在“日以继夜”式的持续干扰。这一时间与方式上的描述，直接削弱了“投毒”叙事中隐含的系统性和持续性。
“我实际上只是手动以及点点状地停掉它的几个程序，完全没有两个月这回事。实际上五次左右，持续大概十天左右的时间。”
“持续是没有的，他也没有自动化，也没有什么东西。如果你设计了一个东西让它能够自动化的话，它就算持续；手工的就不算持续。”
2. 田柯宇将行为动机解释为对团队内部“施暴者”的本能反抗，但承认方式冲动且属于以暴制暴
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田柯宇将自己定位为组内“老大哥”，认为维护团队秩序是出于本能而非身份受到挑战：田柯宇称自己是组里待得最久的实习生，看到团队因一个实习生而“乌烟瘴气”，leader又未有效介入，于是产生了一种类似“老大哥”的责任感。他把这种反应描述为一种本能：看到组织里有人受到不公平对待时，天然想做些什么。这为理解他后续的越界行为提供了性格层面的解释。
“我觉得为了这个组，这个组不能居，因为因为一个人到来就整个已经乌烟瘴气。”
“我天然对看到一个组织里面有些有些人受到不公平对待的时候，呃，我会天然的想做些什么。”
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田柯宇承认自己的行为属于“以暴制暴”，但坚持发心是维护团队而非恶意破坏：田柯宇将对方的行为定性为“施暴”，认为其已经突破底线、改变了别人的科研路径，而自己的介入则是出于“朴素正义”。但他同时明确承认，自己的方式是不成熟的、错误的，属于“以暴制暴”。这种既辩护又自我否定的表述，构成了他解释行为动机的核心张力。
“我觉得那个施暴者的行为已经突破一定底线了。”
“当然，我我当时的行为，我现在回过头来看，也是也是以暴制暴。”
“不能这种以暴制暴嘛！嗯，这肯定是不好的，这边都可能没什么好的成分。”
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田柯宇将“朴素正义”视为性格必然，但认为后来的舆情与诉讼是任何人都无法预测的偶然：田柯宇把当时不成熟的伸张正义方式归结为性格和年龄阶段的必然，认为即使不在字节发生，也可能在别处以冲动方式出现。与此同时，他强调后来的巨大舆情和诉讼是“小概率”的偶然事件，超出了正常人的预测范围。这种“必然与偶然”的区分，既是对行为的自我解释，也暗含对事件被过度放大的不满。
“必然的是，呃，因为我要我有就当时的那种，我就把它总结为“朴素正义”吧。”
“我觉得可能做我当时认为不成熟的伸张正义的方式是必然，可能在我那就是二次那那个年龄的时候。”
“到后面有一个这么巨大的舆情，以及过了一个月之后有这么夸张的一个诉讼，它的确是任何一个正常人都难以预测的。”
3. 田柯宇否认“嫁祸他人”和“背刺同事”，认为这些指控描述了一个与他完全相反的人格
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田柯宇明确否认“嫁祸他人”，称自己从未将责任推给另一个人：面对“是否曾说是另一个人钻漏洞、改代码、把责任推到你头上”的提问，田柯宇直接否认，并强调这是他看到相关说法时情绪最强烈的一点。这一回应直接针对事件中最具道德伤害力的指控，构成他自证清白的核心澄清。
“关于有人说“我把这个嫁祸给其他人”，这是完全没有的。”
“我从来没有做过这个事情，而且在我的价值观里面，任何一个人做账就是说你敢做不敢当嘛。”
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“背刺同事”“嫁祸他人”等词汇被田柯宇视为对其人格的根本性扭曲：田柯宇区分了事实层面的夸大与人格层面的指控：他认为事件细节被扩大化或捏造还可以理解，但“背刺同事”“嫁祸他人”这类词汇描述了一个与他完全相反的性格，因此最不能接受。这说明他的不满不仅针对事实争议，更针对道德形象被根本否定。
“我最不能接受的词，是我绝对不会干那些事情，比如说“背刺同事”、“嫁祸他人”，我直接看，我真的是发自内心的。”
“可是有很多的语言，我觉得那些词汇他描述了一个我完全相反的性格，就是我是非常的费解。”
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田柯宇称“栽赃他人”违背其价值观，并对此表达强烈鄙视：在访谈接近尾声时，田柯宇再次回到“声称他人所为”“把锅栽到别人头上”的指控，明确表示自己不会做这种事，并且任何人这样做他都会深深鄙视。这一表态强化了他对“敢做不敢当”行为的否定，也进一步支撑其否认嫁祸他人的立场。
“还有些我非常接受不了，包括说我是声称他人所为，还有就把这个锅栽到别人头上。”
“这种东西，首先我不会干，另外任何人干了，我都深深的鄙视。”
4. 田柯宇认为后续舆情和诉讼远超任何正常人可预测范围，并暗示存在另一关键人物的持续推动
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田柯宇认为事件从内部摩擦升级为全网舆情和诉讼，超出了任何正常人的预测范围：田柯宇将七八月时的行为定性为科研团队中常见的一般摩擦，但十月通报和十一月诉讼带来的巨大舆情完全超出了他、他的领导乃至公司的预期。这一对比说明，事件的关键转折不在最初的行为本身，而在后续被放大的公共后果。
“当时那个行为本身，我觉得在很多科研团队里面，大家其实平时都看到过这种事情，只不过这算是被归为一般类的摩擦。”
“到后面有一个这么巨大的舆情，以及过了一个月之后有这么夸张的一个诉讼，它的确是任何一个正常人都难以预测的。”
“在10月份、11月份那段时间，一个非常非常夸大化的舆情，那个真的我觉得是所有人的意外，也是我的意外，也是我领导的意外。”
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田柯宇暗示另一名实习生在内部夸张化描述事件，并在获奖后持续推动针对他的指控：田柯宇指出，事件中存在一个从未浮出水面的关键人物。该实习生在夏天事发时就在内部做了与GitHub帖子内容相近的夸张化描述，之后又因田柯宇获得NeurIPS最佳论文而建网站控诉其成果源于资源竞争，并给NeurIPS组委会写信。这些行为在田柯宇看来难以理解，暗示了事件升级背后存在持续的外部推动力。
“这里面有几个主体，其实从来没有浮出来让大家看到过。”
“他在内部做了很夸张化的描述。当时他那个夸张化的描述基本上就跟github那个帖子内容是差不多的。”
“他做了一个网站。在那个网站里面大幅的控诉说我们的best paper是由于跟他资源竞争而来的，就是纯属是捏造。”
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田柯宇对诉讼升级表示理解公司立场，但认为写信指控最佳论文与竞争有关已超出可预测范围：田柯宇在访谈中表示，他理解字节跳动作为纪律严明的公司需要以强硬手段对外以正视听，因此诉讼本身有其逻辑。但他同时强调，另一名实习生写信给NeurIPS组委会、将最佳论文与资源竞争挂钩的行为，已经超出了任何正常人的预测范围，甚至超出了他自己的因果推演能力。
“我很熟悉自己的这个公司，它其实对内一直是那种纪律非常严明的公司，对外它要以正视听嘛，它需要一个比较强硬的手段来抛出来这个事情。”
“包括说还写信说我们那个best paper跟这个竞争还有关，已经无法预测了，已经不是我的model能预测的范围。”
5. NeurIPS Best Paper 成为田柯宇在职业绝境中的“救命稻草”，但也因舆情错失工作机会
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NeurIPS Best Paper 不是喜悦，而是田柯宇在职业绝境中抓住的“救命稻草”：田柯宇在字节通报后四天获得 NeurIPS 2024 Best Paper，但他明确表示当时第一反应不是开心，而是担心舆情和诉讼会让他永远离开热爱的 AI 领域。这个奖项对他而言，核心意义是“至少可以留在这个领域”，而非学术荣誉本身。
“其实也不是多么开心，因为在那之前，已经是非常巨大的、全面的、全网的那种。对，实际上我当时都没有太多激动。我当时第一个念头就是：我至少可以找份工作吧！”
“如果因为舆情让我永远离开这个行业，我就感觉我这一生好像就没有什么盼头，所以我当时拿那奖的第一反应就是：我至少可以留在这个领域吧！我就算抓住了一根救命稻草的感觉。”
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舆情直接导致田柯宇错失工作机会，他承认事件延续影响了职业选择：田柯宇确认自己因事件错失了一些 offer，并描述了一次原本聊了五六个小时、让他觉得“这是我想来的地方”的工作机会最终未能成行。他承认，错失伙伴的痛心与事件延续带来的影响直接相关。
“对我印象很深，是我当时跟对方本来想说面试嘛，就是聊一聊。我一口气聊了五六个小时，我觉得这是我想来的地方，这是一个能做大事情的地方。”
“那当然如果你错失了一个非常好的伙伴，我肯定很痛心。但这个哭是因为你觉得还是因为有自己那个事件的延续，带来了这样的一个影响，所以这个是有这个原因在吗？的确有，的确有。”
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舆情最严重时，田柯宇的精神状态进入“前24年从未有过的绝境”：田柯宇描述自己在舆情最严重时出现了一瞬间的极端想法，并称那段时间的精神状态是此前人生从未经历过的绝境。他将这种崩溃归因于“可能要离开这个领域”的恐惧，而非单纯的网络攻击。
“灰暗的主要原因是我需要离开这个行业。这对我来说，对，这都不可能！不是灰暗，这可能是天已经已经没了，已经进入了永夜。”
“如果我要离开这个领域，我感觉我好像已经失去整个意义，或者整个……我不知道接下来几十年我干嘛。”
“就前24年从来没有到的一种精神状态的绝境。对，我觉得精神状态就是那几天。嗯，就非常的恍惚。”
6. 田柯宇认为事件带来的关注度与 Best Paper 形成“双重 buff”，客观上助推了创业曝光
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田柯宇承认，字节事件带来的巨大关注与 Best Paper 的学术关注叠加，形成了创业曝光的“双重 buff”：田柯宇没有否认争议事件对创业的助推作用。他明确表示，Best Paper 本身已经是重大关注事件，字节事件又叠加了一层关注，两者产生“化学反应”，形成“双重 buff”。这说明他清醒地认识到，争议带来的曝光在客观上降低了他作为创业者被看见的门槛。
“best paper 本身是一个重大关注的事情，再加上这个又是一个重大关注，他俩在一起就化学反应，双重 buff。”
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投资人 Richard 将田柯宇的“一股劲儿”与学术突破能力联系起来，这种认可成为他创业早期的重要支持：田柯宇回忆，孟醒拉他见了投资人 Richard，两人聊了近一个小时，他当时热泪盈眶。Richard 说他能看到田柯宇身上的“一股劲儿”与学术突破之间的关联。这表明，在争议之外，部分投资人试图从田柯宇的行为模式中识别出某种稀缺的创业者特质。
“他能看到这个事儿和我能在学术上做出一些突破，有某种关联性。他的用词是说有一股劲儿，passion。”
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田柯宇承认，被基金拒绝时的痛哭与字节事件的延续影响直接相关，争议并未完全转化为创业便利：田柯宇在被一个他非常喜欢的基金拒绝后痛哭。他承认，如果只是因为双方“chemistry”不合，他不会那么痛心；真正让他痛苦的是，字节事件的延续影响仍然在阻碍他获得信任。这说明“双重 buff”并非单向利好，争议同时也在制造持续的融资阻力。
“这个哭是因为你觉得还是因为有自己那个事件的延续，带来了这样的一个影响，所以这个是有这个原因在吗？的确有，的确有。”
7. 田柯宇将世界模型定义为“预测世界未来演化”，并主张“蒸馏自然”优于“蒸馏人类”
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世界模型的内核是预测世界或视频的未来演化，行业缺的不是定义而是实现路径：田柯宇认为，从Sora开始，世界模型的定义已经基本收敛为“模拟和预测这个世界”，因此真正稀缺的不是定义，而是如何实现。他提出自己的团队早在2023年就确定了一条路径：先让AI发明一种语言，再在这个语言上做未来预测，从而等价于对视频、3D或4D的未来演化进行预测。
“我觉得世界模型的内核就是预测这个世界或者这个视频的未来怎么演化、怎么发展。”
“我们其实在2023年就定义了一条路径，就是第一步发明一种AI的语言，第二步我在这个语言上做未来预测，就等价于对这个视频、或者3D、或者4D做未来预测。”
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AI自创的“语言”不是比喻，而是数学上真实存在的表征系统：田柯宇解释，他的团队让AI自己发明一种语言来描述图片，这种语言在数学上就是一门真正的语言，而非修辞上的比喻。AI看到图片后会将其理解为一句话，这句话由AI自己字典中的“字”组成，虽然人类无法直接理解，但可以通过可视化观察到其结构：先表达大色块和背景，再逐步细化到前景和细节。
“那个best paper实际上我们是发明了，我们是让AI自己发明了一种新的语言来描述图片。”
“我们称呼它为一种语言，其实不是一个比喻，就它exactly就是数学上就是一门语言。”
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选择视频模型而非语言模型，是因为“蒸馏自然”比“蒸馏人”更可能创造不同于人的新生命：田柯宇从自监督学习的魅力出发，解释了自己为何选择视频模型而非语言模型。他认为语言是人造物，语言模型本质上是在“蒸馏人”，而视频模型学习的是自然世界。他更倾向于“蒸馏自然”，因为从自然中学习也许能创造出一种不同于人的新生命，这在他看来既神秘又神奇。
“语言模型学的全是人说的话嘛，等于是语言模型在蒸馏人。”
“我更喜欢蒸馏自然，但是我不太喜欢蒸馏人。我觉得蒸馏自然也许会创造一种新的生命，不同于人的生命。”
8. 田柯宇用“data model fit”解释 AI 成功的关键，并强调坚持与判断在科研突破中的作用
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“data model fit”是田柯宇解释 AI 能力涌现的核心框架：数据是金矿，模型是合适的开采工具：田柯宇认为，AI 近年能发展起来的本质不是算法或算力先行，而是数据规模和质量上来了；要从数据中挖掘出智能，必须同时满足两个条件——数据本身有价值，以及选对与数据性格匹配的模型。这个框架把技术突破还原为“资源”与“方法”的匹配问题。
“AI从广阔的数据中挖掘出了智能，这句话我觉得是最好的。对这几十年AI发展的概括，而要从数据中挖掘出智能，关键点就两个：第一个，数据本身得有价值。就是它本身得是个金矿，知识的金矿。第二点就是这个开采金矿的锄头还得合适，就是炼金的这个方式得正确，就是我刚提的那个 data model fit。”
“但梯度下降这个算法提出来都大几十年了，它的理论就这么条理论。那为什么大几十年以前没有GPT？呃，重大的原因肯定是因为……今天可以有，有人会说是哎，模型变得很大，或者说算力特别多。但其实本质是那个数据上来了，因为数据上来了，我们要训这么多数据，所以要做更大的模型，所以要更大的算力。”
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GPT 与文字、Diffusion 与图片是“天作之合”，模型性格与数据类型匹配决定效果上限：田柯宇用 Midjourney 和 GPT 两个例子说明，不同模型有不同的“性格”：扩散模型擅长建模自然分布，适合图片数据；GPT 的自回归预测下一个词，更贴近人类逐字说话的本质，因此比 BERT 的完形填空更 fit 语言数据。选对模型，就是让工具性格与数据结构天然契合。
“我觉得那就是种“DATA MODEL FIT”，它是图片这种DATA和DIFFUSION扩散模型的一种天作之合。嗯，因为不同的模型有不同的性格，diffusion这样模型，它的性格就特别擅长去建模那些自然界的分布。”
“更做到 data model fit 就是 bert 和 gpt 是两个 model 哪个 model 更 fit 语言这种 data，嗯，那我觉得这么来看的确还是 gpt 更 fit 这种 data，因为人说话就是一个一个说的嘛。……所以这也是一种天作之合，是文字和GPT这种自回归模型的天作之合。”
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真正大的科研突破不靠概率计算，而靠“make sense”的判断、坚持与定力：田柯宇回忆导师在毕业典礼上的话：多数学生以成功率决定是否做课题，但真正大的突破需要坚持、判断和定力。田柯宇自己的标准不是概率阈值，而是这件事是否“make sense”——而他认为“make sense”的实质就是 data model fit。这解释了他在指标暂时负面时仍愿意反复查代码、坚持路线的底层逻辑。
“但他说有一个学生的回答是：“是，其实不是看一个具体的概率。”然后他就说：“呃，有时候要做真正跨越一些真正大的突破，往往需要一些坚持、判断和定力。””
“只要它make sense，然后我心目中认为的make sense就是那个data model fit。嗯，就算是我做所有工作，哪怕在特别艰难的时候，因为我们现在做这个事，也有些很艰难的时刻。”
“他展示你这个路线好像应该是错的，因为它效果不好。但是我们又觉得这是他 make sense，怎怎么会这样呢？然后我们一遍又一遍的看代码，果然发现了一个代码的 bug。就最后有，还有一些这样的时刻，所以我觉得这种时刻，他需要一些坚持。”
总结
田柯宇的回应呈现了一个复杂而非黑白的形象：他承认违纪却拒绝“投毒”标签，以“朴素正义”解释动机却无法回避以暴制暴的越界，在争议中获得关注却也因此错失机会。真正值得传播的或许不是“他是否无辜”的简单判断，而是事件如何从内部摩擦被一步步放大为公共诉讼，以及一个人在职业绝境中如何用学术成就和技术信念重新锚定自己。这种张力本身，比任何单方面的定性都更接近事实的完整面貌。
信息源
视频来源
- 对话田柯宇：我发誓我说的都是真的：
外部资料
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