AI 科技評(píng)論獨(dú)家獲悉：知名 AI 科學(xué)家金榕已從推特離職，并于近日入職 Meta。

金榕本科畢業(yè)于天津大學(xué)，北京大學(xué)物理學(xué)碩士，后赴卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）語言技術(shù)研究所（LTI）攻讀博士，師從 AI 大神 Alexander G. Hauptmann。博士畢業(yè)后，金榕先是選擇了學(xué)術(shù)界，于 2003 年到 2014 年期間在美國密歇根州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系任教。

他最為人熟知的標(biāo)簽，是阿里巴巴達(dá)摩院的十三位“掃地僧”之一。

2014 年 7 月，阿里在硅谷成立 iDST（數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)研究院），彼時(shí) 42 歲的金榕是最早加入的 AI 大牛之一，與其同一時(shí)期加入阿里的還有漆遠(yuǎn)、閔萬里、華先勝、任小楓等。

金榕長期致力于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)，重點(diǎn)關(guān)注大數(shù)據(jù)分析及其在信息檢索、電子商務(wù)等領(lǐng)域中的應(yīng)用，例如手機(jī)淘寶中的 “拍立淘”，就是由金榕帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)推出的。

之后，金榕又擔(dān)任達(dá)摩院副院長，負(fù)責(zé)機(jī)器智能研究領(lǐng)域，人稱 " 超強(qiáng)大腦 "。

2022 年年中，阿里達(dá)摩院有多位技術(shù)高層出走，其中就包括了當(dāng)時(shí)已是 P11 級(jí)、任達(dá)摩院機(jī)器智能研究領(lǐng)域負(fù)責(zé)人的金榕。金榕從達(dá)摩院離職后加入推特?fù)?dān)任研發(fā) VP，但被馬斯克收購后的推特彼時(shí)也并不太平。

從去年 11 月起，推特開始了大規(guī)模的裁員，將人數(shù)從 7500 名員工裁減到原來的一半，到 2022 年年底馬斯克重啟招聘時(shí)，推特的正式員工從 7500 名減少至 2700 名，裁員比例高達(dá) 75%。

金榕從阿里離開后、加入推特的時(shí)間不到一年。業(yè)內(nèi)人士猜測，金榕的離開也許與馬斯克在推特開展的大規(guī)模裁員有關(guān)。

消息稱，金榕在今年 3 月入職 Meta，在廣告部負(fù)責(zé)推薦排序相關(guān)的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施、同時(shí)開拓語言大模型（LLM）等方向。

此外 AI 科技評(píng)論獨(dú)家獲悉，金榕此前離開阿里的導(dǎo)火索之一也是大模型。

據(jù)了解，當(dāng)時(shí)阿里內(nèi)部的大模型研究有兩個(gè)流派，一派是金榕的自研，一派是周靖人麾下的楊紅霞與清華大學(xué)合作，最終以楊紅霞的合作路線大獲全勝告終。但之后在達(dá)摩院內(nèi)部大模型研究中，楊紅霞并沒有取得徹底的主導(dǎo)地位，金榕離職阿里后不久，楊紅霞也離開阿里轉(zhuǎn)投字節(jié)。

此前有報(bào)道稱，兩人離開的原因是“由于達(dá)摩院 AI 大模型離實(shí)際業(yè)務(wù)落地還是較遠(yuǎn)”，但實(shí)際上的原因要更為復(fù)雜。當(dāng)中的一個(gè)說法是，當(dāng)時(shí)云與科技板塊正處于調(diào)整階段，二人的離開就與此次人事變動(dòng)有關(guān)。

但據(jù)行業(yè)觀察，此時(shí)的 Meta 也并不太平。

Meta 也在去年 11 月啟動(dòng)裁員，曾專注于基礎(chǔ)算法架構(gòu)開發(fā)的 ML 研發(fā)部門受到了極大影響。據(jù)被裁的 Meta 工程師 Thomas Ahle 在推特上發(fā)布的消息稱 Meta 的 Infra 部門可能面臨裁撤，當(dāng)時(shí)余下人員配置包括 19 人負(fù)責(zé)貝葉斯建模、9 人做推薦排名、5 人從事機(jī)器學(xué)習(xí)效率訓(xùn)練（ML Efficiency）、以及另外 17 人負(fù)責(zé) AI 芯片設(shè)計(jì)和編譯器工作。

據(jù) AI 科技評(píng)論最新了解到的消息，Meta 在優(yōu)化之后又重新對(duì) Infra 部門進(jìn)行了擴(kuò)張，目前該部門有約 100 人。

當(dāng)前大模型對(duì) AI 科學(xué)家的吸引力巨大，金榕深耕在技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化落地的人工智能相關(guān)技術(shù)多年，也期待他的加入，能為 Meta 大模型的研究創(chuàng)新、場景應(yīng)用落地等方面帶來重要影響。

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