OpenAI四位华人研究员,一同被小扎招致麾下。不仅如此,小扎耗费数月,创建了一个绝密「天才名单」曝光,信息量太大了。 小扎的字典,从没有「认输」这两个字! Information独家爆料称,OpenAI四位顶尖华人科学家,本周五已集体入职Meta。 他们分别是: Shengjia Zhao:GPT-4和o1核心贡献者 Jiahui Yu:曾领导OpenAI感知团队,主导了o3、o4-mini和GPT-4.1研发 Shuchao Bi:OpenAI多模态后训练负责人 Hongyu Ren:曾参与o1-mini和 o3-mini研发,o1项目的核心贡献者 短短一周,小扎就从奥特曼麾下,挖走了七位员工。 先是把苏黎世办公室三人一锅端,又把曾与Ilya并肩作战的o1核心研究员挖走,再到最新四人,「挖墙脚」速度简直前所未有。 更令人震惊的是,WSJ长文曝光了小扎的绝密档案——「AI天才名单」。 据传,这份硅谷人人热议的名单,是小扎耗费数月时间,一一列出了当今最具才华的AI工程师和研究人员。 那么,这些人都是谁? 绝密「天才名单」曝光 其中一些,是AI领域有头有脸的大人物。 Lucas Beyer,专注于多模态视觉-语言研究,自称是「致力于创造卓越成果的科学家」。 Yu Zhang,专攻自动语音识别,除了他颇具影响力的论文外,几乎不在互联网上抛头露面。 Misha Bilenk,大规模机器学习专家,热爱远足和滑雪,个人主页写着:将爬山搜索和梯度下降算法应用于现实世界领域。 还有一些,被称为名单中的「新兵」。他们大多是90后、00后,而且彼此都认识。 这些人不仅拥有UC伯克利、CMU等顶尖学校的博士学位,还曾有一段在OpenAI、谷歌DeepMind工作的经历。 他们鲜为人知的才能,如今却变得如此珍贵。 科技巨头、重量级风险资本家,正与这几十位研究人员拉近关系,他们的专业知识是抓住AI革命商机的关键。 在这场迅速升级的军备赛中,没有人比小扎更疯狂。 他试图挖走硅谷顶尖研究实验室的人才,并向少数精英开出了 1 亿美元的薪酬待遇,希望将其招致麾下。 一位曾被邀谈的研究员表示,「每个人的面试,都是小扎亲自上阵」。 Meta现在的核心目标,无异于从硅谷顶尖AI实验室,进行一次「大输血」。 28岁负责人——Alexandr Wang 小扎亲自挑选的「超级智能」团队负责人,是28岁的AI巨星Alexandr Wang。 Wang的个人天资和领导力,正是小扎看重的。 在九年级时,他便开始筹划创办公司,当时他和一位朋友创建了一份谷歌文档,列出了各种初创企业构想。 为此,Meta斥资140亿美元,收购了其公司Scale AI的部分股份。 Alexandr Wang成为了Meta史上最贵的一笔人才收购。 OpenAI十位研究员 不仅如此,小扎还看上了OpenAI的十位研究员,并发出了邀约。 毕竟,OpenAI的核心员工,才是硅谷最炙手可热的人才。 Lucas Beyer曾就职于谷歌,一年前跳入OpenAI,如今已官宣入职Meta。 与此同时,与他一共加入OpenAI苏黎世办公室的研究员Alexander Kolesnikov、Xiaohua Zhai也一同加入了小扎的阵营。 不过,如Lucas所言,并非「天才名单」上的每个人都能拿到1亿美元,但他们仍然拿到了天文数字般的薪酬。 1%顶尖项目,还的是博士毕业 这笔巨额的支出,小扎是如何衡量的? 一些评估的线索是,去Google Scholar上查看研究人员发表的论文,以及被引数。 不得不让人佩服的是,小扎会亲自花时间,一篇一篇地翻阅晦涩的论文,去寻找杰出的工程师和科学家。 他的目标是,超级智能团队,最终要有50人。 不仅如此,小扎还和Meta两位高管拉了一个「招聘派对」的群聊,一起讨论数百名潜在候选人,以及建立联系的策略。 比如,这些研究员更喜欢电邮、短信,还是WhatsApp。 能够收到小扎主动联系的人才,都有一些共同点:懂得微积分、线性代数和概率论。 计算机科学的本科学位,根本上不了台面。 这些研究员,通常是从UC伯克利、斯坦福、CMU、MIT等顶尖项目的博士毕业。 而且,这些项目最热门的领域录取率不到 1%,已成为向AI实验室输送人才的渠道。 现在,OpenAI语音研究人员Yu Zhang是每个实验室都觊觎的工程师,小扎也与之取得了联系。 不要六便士,要月亮 不仅仅是Meta,一些公司愿意为「新兵」砸下重金,一个原因是—— 即使是招募一整个AI工程师的超级团队,成本也只是建AI超算的一小部分。 仅今年一年,小扎计划在AI上投资约700亿美元。亚马逊、微软、谷歌投入更多。 相较于硬件,人才看起来是个划算的选择。 不过,AI社区的人士表示,这些技能从未如此值钱的研究人员主要不是被巨额金钱驱动。 直到最近,许多人还非常乐意成为教授。 如今,他们正在成为人工智能实验室的研究人员,但这并不仅仅是因为薪酬。 这是因为,这些科技巨头能提供他们运行实验和扩展模型所需的计算能力、数据、基础设施和自由度。 UC伯克利分校教授Alexei Efros表示,「对我的学生和博士后来说,目标从来不是做热门的事情或成为百万富翁,而是尝试解决酷炫、有趣、重要、未解决的问题」。 谁会成为,小扎「名单」上的下一个人? |
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