編輯:+0、冷貓
Meta 內鬥的瓜真是喫不完吶。
上回說到,因不滿 Meta 對 FAIR 部門論文發表的限制等一系列問題,Lecun 表示正考慮辭職。(參見Meta 內部混亂持續:FAIR 自由不再,LeCun 考慮辭職)
Meta 這邊新的風暴已經出現,據 Axios 與《紐約時報》報道,Meta 已在其人工智能部門裁減約 600 個職位,這次調整波及 FAIR、AI 產品以及基礎設施團隊。
Meta 發言人 Ana Brekalo 向媒體確認了裁員消息,稱公司正「聚焦於提升 AI 產品落地效率」。
而 Lecun 正在和吳恩達共進早餐。
與此同時,已經有科學家在推上開始「在線求職」了,其中甚至包括FAIR 研究科學家總監田淵棟。不過,目前尚不清楚他是主動離職還是被裁。
AI 戰略進入 Wang 時代
據瞭解,FAIR 的部分研究人員被建議轉入由 Alexandr Wang 領導的超級智能實驗室,這一團隊正成為 Meta 內部最受重視的 AI 戰略核心。值得關注的是,此次裁員精準地繞過了由 Wang 領導的、專注於構建「超級智能」的 TBD 團隊。
今年 8 月,小扎將 Meta 超級智能實驗室拆分為四個小組:FAIR(研究)、超級智能(TBD)、產品和基礎設施。他在內部備忘錄中指出,重組的目標是「削減層級、加快決策」,也不知這次大規模裁員是否能夠實現小扎的戰略目標。
據內部人士透露,自重組以來,FAIR 部門的員工早已嗅到風向的轉變,他們「爭先恐後地試圖加入 Wang 的團隊」。而那些未能成功上岸的人,如今正面臨被裁的命運。
諷刺的是,在對 FAIR 痛下殺手的同時,Meta 卻在為新成立的、更核心的超級智能團隊大舉招聘,此前 Meta 從 OpenAI、谷歌、微軟等公司高薪挖角大量頂尖研究員大家也是有目共睹。
這下明眼人都看的明白,Meta 正在將重心從 Lecun 在 FAIR 所倡導的開放式基礎研究,徹底轉向「超級智能」軍備競賽,FAIR 的研究成果被要求「整合到 TBD Lab 進行的更大規模的模型運行中」。
FAIR 的前任領導者 Joelle Pineau 已於今年早些時候離職。而作為 FAIR 靈魂人物的 Lecun,面對 Meta 與學術自由和開放發表的理念背道而馳的戰略方向,他的辭職威脅,似乎正變得越來越真實。
在這場重組風暴的中心,無論 LeCun 最終選擇留下還是離開,這一連串變動都標誌着Meta 的 AI 戰略已正式進入「Wang 時代」。
當然了,拋開各路媒體腦補的「宮斗大劇」的邏輯,Alexandr Wang 在內部致員工的備忘錄中對本次裁員的邏輯有所解釋,與小扎的部門重組理念不謀而合。
以下是 Alexandr Wang 在內部備忘錄關於裁員事宜的回應全文:
今天早些時候,我們對 MSL 進行了部分調整,旨在讓我們成為業內最敏捷、人才密度最高的團隊。通過縮減團隊規模,我們能夠減少決策所需的溝通環節,使每位成員都能承擔更關鍵的職責,擁有更廣的影響力和更大的施展空間。
告別同事從來不是一件容易的事。被波及的都是極具才華、為我們的 AI 事業付出巨大努力的夥伴。在北美地區,所有受影響的員工已收到通知;在 EMEA 地區(歐洲、中東和非洲),相關人員也已被告知並正處於協商階段。
我們正全力支持大部分受影響的同事在公司內部尋找新的崗位。為此,我們成立了一支「虎隊」招聘小組,專門幫助這些同事快速匹配其專業領域的合適職位,並通過加速招聘流程協助他們儘快轉崗。
這絕不意味着我們在減少投入。事實上,我們將繼續招聘業界領先的、具備 AI 原生能力的人才。我們的目標是讓 MSL 運轉得更快、更高效。
我們依然對正在訓練的模型、雄心勃勃的算力規劃以及正在打造的產品充滿信心與期待,並堅信我們正走在通往超級智能的正確道路上。
FAIR
FAIR 是在 2013 年由 Meta(當時為 Facebook)創建,Yann LeCun 是該組織的重要負責人之一(擔任首席科學家 / 領導人角色)。
在 Meta 的「AI 研究」頁面,明確提 FAIR 致力於「先進機器智能(AMI)」的目標。
FAIR 為 Meta(原 Facebook)提供了源源不斷的核心技術、開源工具和前沿探索。
FAIR 最重要和最具影響力的貢獻之一是開發並開源了 PyTorch,PyTorch(2016 年推出)憑藉其靈活性、易用性和動態計算圖,迅速成為全球學術界和工業界首選的深度學習框架之一。
它不僅是 Meta 所有 AI 產品和研究(從內容審核到 Llama)的底層技術引擎,也為 Meta 吸引了大量 AI 人才,並圍繞其工具建立了一個龐大的生態系統。
同時,在當前的生成式 AI 競賽中,FAIR 通過其 Llama 系列模型為 Meta 確立了獨特的戰略地位。
從 Llama 1 到 Llama 3,FAIR 開發了行業領先的開源大語言模型。 堅持開源策略,使 Meta 成為開放 AI 生態的領導者,對抗了 OpenAI 和 Google 的閉源模型。
這不僅加速了全球 AI 的進步,也讓 Meta 能夠利用全球開發者的智慧來改進和擴展其模型,同時降低了自身研發成本。
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