近期,科技界传出了一则引人关注的消息:meta新创立的超级智能实验室遭遇了人员流失的困境。据悉,该实验室的两名核心成员Avi Verma和Ethan Knight在加入meta仅数周后,便决定重返OpenAI。
这两位研究人员的离职,无疑给meta的新实验室带来了不小的打击。尤其是Ethan Knight,他在加入meta之前,还曾在埃隆·马斯克创立的AI公司xAI效力,拥有丰富的行业经验。而Avi Verma的离开,也让meta在超级智能领域的研发实力受到了一定影响。
不仅如此,meta长期负责生成式AI研发的专家Chaya Nayak也传出了将加入OpenAI的消息。这一连串的人员变动,让meta的超级智能实验室陷入了更加尴尬的境地。
更令人惊讶的是,本周一,另一位在meta超级智能团队中颇受瞩目的研究人员Rishabh Agarwal也宣布了离职。他在个人社交媒体上表示,这是一个“艰难的决定”。Rishabh Agarwal曾在Google Brain、DeepMind等顶级AI研究机构任职,今年4月才加入meta,并很快转入了超级智能团队。
meta的超级智能实验室成立时间并不长,其目标是在通用人工智能领域超越OpenAI等竞争对手。为了实现这一目标,meta从OpenAI、谷歌DeepMind和苹果等顶级科技公司挖来了大量人才,并几乎与meta其他部门保持隔离,以确保研发的独立性和高效性。
该实验室直接向meta CEO马克·扎克伯格汇报工作,并可全面使用meta的基础设施资源。由Scale AI创始人汪滔领导,meta长期的AI负责人、FAIR实验室负责人Yann LeCun也已改为向汪滔汇报工作。这一系列的举措,足以看出meta对超级智能实验室的重视和期望。
然而,尽管meta为超级智能实验室提供了如此优越的条件和资源,但仍然难以阻止人才的流失。这或许也反映出,在AI领域,人才的竞争已经变得愈发激烈和残酷。
目前,FAIR仍然是meta的核心研究机构,负责大模型训练的新方法探索。除了FAIR之外,meta还设立了三个新团队:大型模型研发的TBD实验室、面向产品的研究组以及中央基础设施团队。而原有的AGI部门则已被解散。