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| 本文作者: 梁丙鑒 | 2025-10-31 15:45 |
雷峰網(wǎng)(公眾號(hào):雷峰網(wǎng))訊 一覺(jué)醒來(lái),Meta 裁員 600 人。
據(jù) Axios 報(bào)道,Meta 本周二從 Super Intelligence(超級(jí)智能)團(tuán)隊(duì)的數(shù)千個(gè)崗位中裁撤了約 600 個(gè),涉及 FAIR AI 研究、產(chǎn)品相關(guān) AI 以及 AI 基礎(chǔ)設(shè)施部門(mén),但最新成立的 TBD 實(shí)驗(yàn)室將不受影響。
繼天價(jià)搶人之后,此次裁員成為了扎克伯格對(duì) Meta AI 研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行重組的后續(xù)動(dòng)作。基礎(chǔ)理論研究等團(tuán)隊(duì)的收縮之下,伴隨著 TBD 實(shí)驗(yàn)室的進(jìn)一步擴(kuò)張。這顆超級(jí)智能戰(zhàn)略的主引擎,或?qū)⒂瓉?lái) Meta 的進(jìn)一步加注。
裁撤約六百崗位,“官僚化”或成誘因
當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三下午,華人 AI 明星、原 FAIR 研究科學(xué)家總監(jiān)田淵棟在推特表示,包括自己和自己團(tuán)隊(duì)在內(nèi)的多名員工已被 Meta 超級(jí)智能團(tuán)隊(duì)此次裁員行動(dòng)波及。
作為 AI 領(lǐng)域頂尖人才之一,田淵棟這條推特下秒變“招聘現(xiàn)場(chǎng)”。
美國(guó)風(fēng)投機(jī)構(gòu) South Park Commons 創(chuàng)始人 Joshua Penman 在線約聊,稱(chēng)正在組建相關(guān)實(shí)驗(yàn)室。
更有前同事直接發(fā)出邀請(qǐng),“以前都是 Meta 人?!?/p>
田淵棟出生于上海,本碩均畢業(yè)于上海交通大學(xué)。完成碩士學(xué)業(yè)后他進(jìn)入美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所深造,并于 2013 年獲得博士學(xué)位。
他的研究方向聚焦強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大模型高效訓(xùn)練與推理、AI 可解釋性等領(lǐng)域,曾獲得國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)大會(huì)(ICCV)馬爾獎(jiǎng)榮譽(yù)提名和國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)(ICML)杰出論文榮譽(yù)提名。
博士畢業(yè)后,田淵棟曾短暫加入 Google 無(wú)人駕駛團(tuán)隊(duì)擔(dān)任軟件工程師,隨后便加盟 Meta(原 Facebook),長(zhǎng)期任職于 Meta AI Research(FAIR)部門(mén)。
在 FAIR 擔(dān)任研究科學(xué)家總監(jiān)期間,他領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于讓 AI 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜推理和擁有規(guī)劃能力。田淵棟本人主導(dǎo)了 Meta 的一系列前沿研究項(xiàng)目,包括內(nèi)存高效訓(xùn)練方法 GaLore、整合快慢思考的 Dualformer 模型以及開(kāi)創(chuàng)性的連續(xù)思維鏈(Coconut) 范式,是 Meta 在 AI 基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的重要領(lǐng)軍人物之一。
值得一提的是,在 DeepMind 的 AlphaGo 之前,田淵棟團(tuán)隊(duì)就開(kāi)發(fā)了圍棋 AI "Dark Forest",達(dá)到頂尖業(yè)余棋手水平。此后,其團(tuán)隊(duì)基于 AlphaGo Zero 算法完成了開(kāi)源復(fù)現(xiàn)項(xiàng)目 ELF OpenGo,僅使用單 GPU 即可戰(zhàn)勝世界頂級(jí)人類(lèi)選手。
除了田淵棟,還有多位 AI 科學(xué)家表示受到此次裁員影響。
Meta GenAI 部門(mén)研究員 @Xianjun Yang發(fā)文稱(chēng):“我今天被Meta解雇了。作為一名研究科學(xué)家,我的論文昨天剛剛被傳奇人物 @johnschulman2和Nicholas Carlini引用?!?/p>
AI 學(xué)者 @Jiaxun Cui 也轉(zhuǎn)發(fā)了田淵棟的推文,表示“Meta 為魷魚(yú)游戲瘋狂了!今天很多博士生應(yīng)屆生的賬號(hào)被停用(我也受到了影響)?!?/p>
據(jù)報(bào)道,Meta 正鼓勵(lì)被裁的員工申請(qǐng)公司內(nèi)部其它職位,并預(yù)計(jì)大多數(shù)員工“將能在公司內(nèi)部找到新的崗位?!?/p>
此次裁員的原因或許是 Meta 認(rèn)為其長(zhǎng)期投入的人工智能研究正變得過(guò)于官僚化,希望通過(guò)此次重組打造更靈活高效的運(yùn)營(yíng)模式。
“通過(guò)縮減團(tuán)隊(duì)規(guī)模,決策所需的溝通將減少,同時(shí)每位成員的職責(zé)將更加明確,從而擁有更大的發(fā)揮空間和影響力?!痹谝环輧?nèi)部備忘錄中,Meta 首席人工智能官 Alexander Wang 如此解釋此次裁員的原因。
Super Intelligence 團(tuán)隊(duì)重組,為 AGI 讓路
受此次裁員影響最大的部門(mén)為負(fù)責(zé)基礎(chǔ)理論研究的 FAIR AI 以及 AI 基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì),相較之下,最新成立的 TBD 實(shí)驗(yàn)室則不受影響。
該實(shí)驗(yàn)室規(guī)模僅數(shù)十人,但人才密度極高,多為來(lái)自 Google、OpenAI、蘋(píng)果的頂級(jí)專(zhuān)家。目前 TBD 實(shí)驗(yàn)室由 Alexandr Wang 直接領(lǐng)導(dǎo),以開(kāi)發(fā)下一代大語(yǔ)言模型、實(shí)現(xiàn)個(gè)人超級(jí)智能為目標(biāo)。
數(shù)月前扎克伯格在硅谷掀起天價(jià)搶人大戰(zhàn),招攬的專(zhuān)家人才即大多進(jìn)入了這一部門(mén)。這個(gè)小而精的團(tuán)隊(duì)就像是扎克伯格“超級(jí)智能愿景”的技術(shù)引擎,押在 TBD 實(shí)驗(yàn)室身上的籌碼,無(wú)一不是 Meta 在未來(lái) AGI 競(jìng)賽中地位的賭注。
有消息人士透露,扎克伯格仍未停止為這一團(tuán)隊(duì)搶奪 AI 領(lǐng)域的頂尖人才,Meta 最近聘請(qǐng)了 OpenAI 研究科學(xué)家 Ananya Kumar,更早之前還在接觸 Thinking Machines 聯(lián)合創(chuàng)始人 Andrew Tulloch。
一邊是在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)這些“邊緣部門(mén)”大舉裁員,另一邊是作為 Meta 技術(shù)引擎的 TBD 實(shí)驗(yàn)室不僅未受到波及,甚至還在 Meta 的支持下繼續(xù)招兵買(mǎi)馬。團(tuán)隊(duì)重組的意圖已經(jīng)無(wú)比明顯:有限的資源要為 AGI 愿景鋪路。在這一目標(biāo)之下,AI 基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)理論研究乃至產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)都要為 Meta 科研能力塔尖上的 TBD 實(shí)驗(yàn)室讓路。
而真正的團(tuán)隊(duì)重組甚至比想象中開(kāi)始得更早。
今年四月 Meta 發(fā)布的 Llama-4 模型不及預(yù)期,直接導(dǎo)致了扎克伯格對(duì)公司現(xiàn)有 AI 研究模式的懷疑,為此親自下場(chǎng)組建了一支精英化的 Super Intelligence 團(tuán)隊(duì)。這個(gè)團(tuán)隊(duì)直接向扎克伯格匯報(bào),從建立那天起,他們的任務(wù)就是趕超 OpenAI、谷歌等一眾競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
不久前發(fā)布的 GPT-5 撞上了一道不可見(jiàn)的智能上限,但今天看起來(lái)這反而更加堅(jiān)定了扎克伯格的決心。和 OpenAI 近幾個(gè)月在 AI 硬件等消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品上的積極布局不同,Meta 此次團(tuán)隊(duì)重組無(wú)疑是為 AGI 再下一輪重注之前的準(zhǔn)備。而從扎克伯格拿著天才名單天價(jià)挖人的那天起,此次裁員就已經(jīng)埋下了伏筆。
Meta 的超級(jí)智能軍備競(jìng)賽或許已經(jīng)無(wú)暇顧及開(kāi)放式的基礎(chǔ)理論研究,以至于 Alexander Wang 會(huì)認(rèn)為強(qiáng)如田淵棟的研究也是一種非必要。
田淵棟有了,Lecun 還會(huì)遠(yuǎn)嗎?關(guān)于 Lecun 的各路小道消息齊飛,不知道這位 FAIR 研究院的創(chuàng)始人還能在 Meta 留多久呢。
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