北京時間6月19日訊息，在人工智慧(AI)爭奪戰中，馬克・扎克伯格(MarkZuckerberg)起了個大早，卻趕了個晚集。現在，他正在做一件自己並不喜歡的事情：追趕。
早在十年前，這位臉書創始人就看到了AI的前景，並砸下重金來推動自家AI的開發。他聘請了AI早期遠見者之一、有“AI教父”之稱的楊立昆(YannLeCun)來領導這項業務。然而現在，就在OpenAI的ChatGPT進入消費者市場幾個月後，Meta卻在相同的技術上落後了。
十年的先發優勢
2013年，臉書(現在更名為Meta)開始投資AI。扎克伯格和當時的首席技術官邁克・施羅普夫(MikeSchroepfer)曾切身出頭具名，尋求聘請一位AI領域的領軍人物，以領導公司的一個新研究部門，推進AI的開發。他們找到的這個副手是紐約大學教授楊立昆，後者在AI領域取得了享有盛譽的突破性成果。
楊立昆深入紮根於學術和基礎研究，力主創造一種能夠反映其優先事項的文化：僱傭科學家而不是工程師，強調學術成果，例如研究論文，而不是為公司的終端使用者開發產品。知情人士稱，多年來，這一戰略使得Meta的基礎AI研究實驗室對頂尖人才極具吸引力，但也挑戰了該公司將其技術成果進行商業化的能力。
在研究方向和資源分配上，Meta鼓勵一種分散的、自下而上的方法。知情人士說，研究人員各自推動自己的議程，在不同的方向上追求獨立的專案，而不是在全公司範圍內制定一個統一的戰略。Meta將硬體資源拆分成多個小塊，分配到各個專案上。一些研究人員得到的計算機晶片超過他們需要的數量，他們會將這些晶片用於不必要的任務，以避免放棄它們。
與此同時，Meta在為其資料中心配備AI開發所需的最強大計算機晶片方面進展緩慢。即使公司獲得了更多的這種晶片，它也沒有一個好的機制把它們送到工程師和研究人員手中。一些人說，有時會有數千件令人垂涎的昂貴硬體閒置在那裡。
Meta正在對其資料中心進行全面改進，這可能造成了一些運轉不暢。根據Meta的一篇部落格文章，截至5月份，Meta最新AI超級計算機擁有1.6萬個這樣的晶片。
內部爭鬥
知情人士稱，隨著大語言模型在2020年開始展現出越來越強的能力，MetaAI研究部門內部的緊張局勢也在加劇。兩個陣營產生了分歧：一方敦促公司認真投資大模型這個行業新方向，而包括楊立昆在內的人則認為這些大模型是短暫的狂熱，缺乏科學價值。一些人透露，楊立昆在公司內部和公開場合都強烈反對大語言模型，認為他們不會讓AI更接近人類的智力水平，這使得持反對意見的研究人員很難獲得大模型開發所需的支援和大量資源。
結果，一些Meta研究人員只能使用更少的資源繼續推進大模型開發。他們在2022年使用大約1000個晶片開發了一個名為“開放式預訓練模型”(OPT)的大語言模型，並在2023年使用大約2000個晶片開發出了Meta的旗艦模型LLaMA。相比之下，按照行業標準，開發這種大模型需要5000到1萬個晶片。最初，Meta允許有限的外部研究人員訪問LLaMA，但隨後它被洩露到網上，引發了一陣創新熱潮。Meta高管們認為，這是Meta志在分享其AI技術的一個主要例子。
自那以後，Meta失去了許多AI研究人員，這些人在去年從事了上述和其他關鍵的生成式AI專案。許多人感到筋疲力盡，或者對於Meta跟上競爭對手的步伐缺乏決心信念。據領英資料和知情人士透露，在為LLaMA撰寫研究論文的14位作者中，有6位已經離職或宣佈將離職。在為OPT撰寫論文的19位共同作者中，也有8位離開了。
在OpenAI去年11月釋出ChatGPT之後，Meta員工的離職開始加速。一些人受到了AI創業熱潮的誘惑離職，這股熱潮推動了包括谷歌在內的矽谷公司的全面人事變動。領英的資料顯示，截至今年3月，領英上提到GPT的招聘崗位數量同比增長了79%。
Meta的一位發言人表示，該公司一直在繼續招聘和引進新的AI人才。
重新追趕
在ChatGPT釋出後，扎克伯格、Meta首席產品官克里斯・考克斯(ChrisCox)、首席技術官安德魯・博斯沃思(AndrewBosworth)一起負責公司所有與AI相關的工作。這三位高管現在每週花數個小時研究AI，參加會議並批准AI專案。
此前，Meta花費數年時間優先考慮學術發現，並免費分享它們，但無法利用上這些研究成果的商業潛力。現在，它正在迅速地將資源重新集中在開發可用的AI產品和功能上，包括自己的聊天機器人。
Meta新成立了生成式AI部門，專注於構建可用的產品和工具，而不是科學研究。該部門收到了超過2000份內部申請，並迅速集結了來自不同團隊的數百名員工。知情人士表示，硬體資源已從AI研究部門轉移，正被用於訓練新的生成式AI模型。
扎克伯格在今年3月表示，“推進AI並將其融入我們的每一款產品”是該公司最大的單筆投資。在今年5月舉行的Meta年度股東大會上，扎克伯格表示，公司也希望將AI擴充套件到虛擬世界。
Meta發言人表示，在本月早些時候與員工舉行的一次市政廳會議上，扎克伯格宣佈了該公司目前正在開發的一系列生成式AI產品，包括Messenger和WhatsApp的AI代理，使用者可以根據文字提示生成並在聊天中分享的AI貼紙，以及一項照片生成功能。照片生成功能允許Instagram使用者使用文字提示修改自己的照片，然後在InstagramStories中分享。
但是，Meta仍然面臨廣泛挑戰。知情人士透露，在經過政府和媒體對其使用者隱私做法進行了7年的嚴格審查之後，該公司對風險的容忍度越來越低，這在如何以及何時推出AI產品方面造成了摩擦。
否認落後
今年5月，美國白宮舉行AI領袖峰會，稱這是一場為“處於AI創新前沿的公司”舉行的會議。但是，扎克伯格沒有受邀。
MetaAI研究副總裁喬勒・皮諾(JoellePineau)在一份宣告中表示，公司在AI開發方面並沒有落後，併為此前對AI學術研究和結構的聚焦進行了辯護，稱這為Meta走向成功打下基礎。
皮諾稱，Meta的AI研究部門“是全球AI研究人員和開放科學的領先目的地之一，僅在過去一年中，其研究成果就明顯增加”。她表示：“在我們把一類新的生成式AI體驗帶給我們的應用家族之際，我們的研究突破為此奠定了堅實的基礎。我們為Meta的AI研究人員過去和現在所做的貢獻感到自豪，他們幫助塑造了提高前輩和一流AI技術的未來。”鳳凰網科技《AI前哨》對此將持續關注。
北京時間6月19日訊息，在人工智慧(AI)爭奪戰中，馬克・扎克伯格(MarkZuckerberg)起了個大早，卻趕了個晚集。現在，他正在做一件自己並不喜歡的事情：追趕。
早在十年前，這位臉書創始人就看到了AI的前景，並砸下重金來推動自家AI的開發。他聘請了AI早期遠見者之一、有“AI教父”之稱的楊立昆(YannLeCun)來領導這項業務。然而現在，就在OpenAI的ChatGPT進入消費者市場幾個月後，Meta卻在相同的技術上落後了。
十年的先發優勢
2013年，臉書(現在更名為Meta)開始投資AI。扎克伯格和當時的首席技術官邁克・施羅普夫(MikeSchroepfer)曾切身出頭具名，尋求聘請一位AI領域的領軍人物，以領導公司的一個新研究部門，推進AI的開發。他們找到的這個副手是紐約大學教授楊立昆，後者在AI領域取得了享有盛譽的突破性成果。
楊立昆深入紮根於學術和基礎研究，力主創造一種能夠反映其優先事項的文化：僱傭科學家而不是工程師，強調學術成果，例如研究論文，而不是為公司的終端使用者開發產品。知情人士稱，多年來，這一戰略使得Meta的基礎AI研究實驗室對頂尖人才極具吸引力，但也挑戰了該公司將其技術成果進行商業化的能力。
在研究方向和資源分配上，Meta鼓勵一種分散的、自下而上的方法。知情人士說，研究人員各自推動自己的議程，在不同的方向上追求獨立的專案，而不是在全公司範圍內制定一個統一的戰略。Meta將硬體資源拆分成多個小塊，分配到各個專案上。一些研究人員得到的計算機晶片超過他們需要的數量，他們會將這些晶片用於不必要的任務，以避免放棄它們。
與此同時，Meta在為其資料中心配備AI開發所需的最強大計算機晶片方面進展緩慢。即使公司獲得了更多的這種晶片，它也沒有一個好的機制把它們送到工程師和研究人員手中。一些人說，有時會有數千件令人垂涎的昂貴硬體閒置在那裡。
Meta正在對其資料中心進行全面改進，這可能造成了一些運轉不暢。根據Meta的一篇部落格文章，截至5月份，Meta最新AI超級計算機擁有1.6萬個這樣的晶片。
內部爭鬥
知情人士稱，隨著大語言模型在2020年開始展現出越來越強的能力，MetaAI研究部門內部的緊張局勢也在加劇。兩個陣營產生了分歧：一方敦促公司認真投資大模型這個行業新方向，而包括楊立昆在內的人則認為這些大模型是短暫的狂熱，缺乏科學價值。一些人透露，楊立昆在公司內部和公開場合都強烈反對大語言模型，認為他們不會讓AI更接近人類的智力水平，這使得持反對意見的研究人員很難獲得大模型開發所需的支援和大量資源。
結果，一些Meta研究人員只能使用更少的資源繼續推進大模型開發。他們在2022年使用大約1000個晶片開發了一個名為“開放式預訓練模型”(OPT)的大語言模型，並在2023年使用大約2000個晶片開發出了Meta的旗艦模型LLaMA。相比之下，按照行業標準，開發這種大模型需要5000到1萬個晶片。最初，Meta允許有限的外部研究人員訪問LLaMA，但隨後它被洩露到網上，引發了一陣創新熱潮。Meta高管們認為，這是Meta志在分享其AI技術的一個主要例子。
自那以後，Meta失去了許多AI研究人員，這些人在去年從事了上述和其他關鍵的生成式AI專案。許多人感到筋疲力盡，或者對於Meta跟上競爭對手的步伐缺乏決心信念。據領英資料和知情人士透露，在為LLaMA撰寫研究論文的14位作者中，有6位已經離職或宣佈將離職。在為OPT撰寫論文的19位共同作者中，也有8位離開了。
在OpenAI去年11月釋出ChatGPT之後，Meta員工的離職開始加速。一些人受到了AI創業熱潮的誘惑離職，這股熱潮推動了包括谷歌在內的矽谷公司的全面人事變動。領英的資料顯示，截至今年3月，領英上提到GPT的招聘崗位數量同比增長了79%。
Meta的一位發言人表示，該公司一直在繼續招聘和引進新的AI人才。
重新追趕
在ChatGPT釋出後，扎克伯格、Meta首席產品官克里斯・考克斯(ChrisCox)、首席技術官安德魯・博斯沃思(AndrewBosworth)一起負責公司所有與AI相關的工作。這三位高管現在每週花數個小時研究AI，參加會議並批准AI專案。
此前，Meta花費數年時間優先考慮學術發現，並免費分享它們，但無法利用上這些研究成果的商業潛力。現在，它正在迅速地將資源重新集中在開發可用的AI產品和功能上，包括自己的聊天機器人。
Meta新成立了生成式AI部門，專注於構建可用的產品和工具，而不是科學研究。該部門收到了超過2000份內部申請，並迅速集結了來自不同團隊的數百名員工。知情人士表示，硬體資源已從AI研究部門轉移，正被用於訓練新的生成式AI模型。
扎克伯格在今年3月表示，“推進AI並將其融入我們的每一款產品”是該公司最大的單筆投資。在今年5月舉行的Meta年度股東大會上，扎克伯格表示，公司也希望將AI擴充套件到虛擬世界。
Meta發言人表示，在本月早些時候與員工舉行的一次市政廳會議上，扎克伯格宣佈了該公司目前正在開發的一系列生成式AI產品，包括Messenger和WhatsApp的AI代理，使用者可以根據文字提示生成並在聊天中分享的AI貼紙，以及一項照片生成功能。照片生成功能允許Instagram使用者使用文字提示修改自己的照片，然後在InstagramStories中分享。
但是，Meta仍然面臨廣泛挑戰。知情人士透露，在經過政府和媒體對其使用者隱私做法進行了7年的嚴格審查之後，該公司對風險的容忍度越來越低，這在如何以及何時推出AI產品方面造成了摩擦。
否認落後
今年5月，美國白宮舉行AI領袖峰會，稱這是一場為“處於AI創新前沿的公司”舉行的會議。但是，扎克伯格沒有受邀。
MetaAI研究副總裁喬勒・皮諾(JoellePineau)在一份宣告中表示，公司在AI開發方面並沒有落後，併為此前對AI學術研究和結構的聚焦進行了辯護，稱這為Meta走向成功打下基礎。
皮諾稱，Meta的AI研究部門“是全球AI研究人員和開放科學的領先目的地之一，僅在過去一年中，其研究成果就明顯增加”。她表示：“在我們把一類新的生成式AI體驗帶給我們的應用家族之際，我們的研究突破為此奠定了堅實的基礎。我們為Meta的AI研究人員過去和現在所做的貢獻感到自豪，他們幫助塑造了提高前輩和一流AI技術的未來。”鳳凰網科技《AI前哨》對此將持續關注。
北京時間6月19日訊息，在人工智慧(AI)爭奪戰中，馬克・扎克伯格(MarkZuckerberg)起了個大早，卻趕了個晚集。現在，他正在做一件自己並不喜歡的事情：追趕。
早在十年前，這位臉書創始人就看到了AI的前景，並砸下重金來推動自家AI的開發。他聘請了AI早期遠見者之一、有“AI教父”之稱的楊立昆(YannLeCun)來領導這項業務。然而現在，就在OpenAI的ChatGPT進入消費者市場幾個月後，Meta卻在相同的技術上落後了。
十年的先發優勢
2013年，臉書(現在更名為Meta)開始投資AI。扎克伯格和當時的首席技術官邁克・施羅普夫(MikeSchroepfer)曾切身出頭具名，尋求聘請一位AI領域的領軍人物，以領導公司的一個新研究部門，推進AI的開發。他們找到的這個副手是紐約大學教授楊立昆，後者在AI領域取得了享有盛譽的突破性成果。
楊立昆深入紮根於學術和基礎研究，力主創造一種能夠反映其優先事項的文化：僱傭科學家而不是工程師，強調學術成果，例如研究論文，而不是為公司的終端使用者開發產品。知情人士稱，多年來，這一戰略使得Meta的基礎AI研究實驗室對頂尖人才極具吸引力，但也挑戰了該公司將其技術成果進行商業化的能力。
在研究方向和資源分配上，Meta鼓勵一種分散的、自下而上的方法。知情人士說，研究人員各自推動自己的議程，在不同的方向上追求獨立的專案，而不是在全公司範圍內制定一個統一的戰略。Meta將硬體資源拆分成多個小塊，分配到各個專案上。一些研究人員得到的計算機晶片超過他們需要的數量，他們會將這些晶片用於不必要的任務，以避免放棄它們。
與此同時，Meta在為其資料中心配備AI開發所需的最強大計算機晶片方面進展緩慢。即使公司獲得了更多的這種晶片，它也沒有一個好的機制把它們送到工程師和研究人員手中。一些人說，有時會有數千件令人垂涎的昂貴硬體閒置在那裡。
Meta正在對其資料中心進行全面改進，這可能造成了一些運轉不暢。根據Meta的一篇部落格文章，截至5月份，Meta最新AI超級計算機擁有1.6萬個這樣的晶片。
內部爭鬥
知情人士稱，隨著大語言模型在2020年開始展現出越來越強的能力，MetaAI研究部門內部的緊張局勢也在加劇。兩個陣營產生了分歧：一方敦促公司認真投資大模型這個行業新方向，而包括楊立昆在內的人則認為這些大模型是短暫的狂熱，缺乏科學價值。一些人透露，楊立昆在公司內部和公開場合都強烈反對大語言模型，認為他們不會讓AI更接近人類的智力水平，這使得持反對意見的研究人員很難獲得大模型開發所需的支援和大量資源。
結果，一些Meta研究人員只能使用更少的資源繼續推進大模型開發。他們在2022年使用大約1000個晶片開發了一個名為“開放式預訓練模型”(OPT)的大語言模型，並在2023年使用大約2000個晶片開發出了Meta的旗艦模型LLaMA。相比之下，按照行業標準，開發這種大模型需要5000到1萬個晶片。最初，Meta允許有限的外部研究人員訪問LLaMA，但隨後它被洩露到網上，引發了一陣創新熱潮。Meta高管們認為，這是Meta志在分享其AI技術的一個主要例子。
自那以後，Meta失去了許多AI研究人員，這些人在去年從事了上述和其他關鍵的生成式AI專案。許多人感到筋疲力盡，或者對於Meta跟上競爭對手的步伐缺乏決心信念。據領英資料和知情人士透露，在為LLaMA撰寫研究論文的14位作者中，有6位已經離職或宣佈將離職。在為OPT撰寫論文的19位共同作者中，也有8位離開了。
在OpenAI去年11月釋出ChatGPT之後，Meta員工的離職開始加速。一些人受到了AI創業熱潮的誘惑離職，這股熱潮推動了包括谷歌在內的矽谷公司的全面人事變動。領英的資料顯示，截至今年3月，領英上提到GPT的招聘崗位數量同比增長了79%。
Meta的一位發言人表示，該公司一直在繼續招聘和引進新的AI人才。
重新追趕
在ChatGPT釋出後，扎克伯格、Meta首席產品官克里斯・考克斯(ChrisCox)、首席技術官安德魯・博斯沃思(AndrewBosworth)一起負責公司所有與AI相關的工作。這三位高管現在每週花數個小時研究AI，參加會議並批准AI專案。
此前，Meta花費數年時間優先考慮學術發現，並免費分享它們，但無法利用上這些研究成果的商業潛力。現在，它正在迅速地將資源重新集中在開發可用的AI產品和功能上，包括自己的聊天機器人。
Meta新成立了生成式AI部門，專注於構建可用的產品和工具，而不是科學研究。該部門收到了超過2000份內部申請，並迅速集結了來自不同團隊的數百名員工。知情人士表示，硬體資源已從AI研究部門轉移，正被用於訓練新的生成式AI模型。
扎克伯格在今年3月表示，“推進AI並將其融入我們的每一款產品”是該公司最大的單筆投資。在今年5月舉行的Meta年度股東大會上，扎克伯格表示，公司也希望將AI擴充套件到虛擬世界。
Meta發言人表示，在本月早些時候與員工舉行的一次市政廳會議上，扎克伯格宣佈了該公司目前正在開發的一系列生成式AI產品，包括Messenger和WhatsApp的AI代理，使用者可以根據文字提示生成並在聊天中分享的AI貼紙，以及一項照片生成功能。照片生成功能允許Instagram使用者使用文字提示修改自己的照片，然後在InstagramStories中分享。
但是，Meta仍然面臨廣泛挑戰。知情人士透露，在經過政府和媒體對其使用者隱私做法進行了7年的嚴格審查之後，該公司對風險的容忍度越來越低，這在如何以及何時推出AI產品方面造成了摩擦。
否認落後
今年5月，美國白宮舉行AI領袖峰會，稱這是一場為“處於AI創新前沿的公司”舉行的會議。但是，扎克伯格沒有受邀。
MetaAI研究副總裁喬勒・皮諾(JoellePineau)在一份宣告中表示，公司在AI開發方面並沒有落後，併為此前對AI學術研究和結構的聚焦進行了辯護，稱這為Meta走向成功打下基礎。
皮諾稱，Meta的AI研究部門“是全球AI研究人員和開放科學的領先目的地之一，僅在過去一年中，其研究成果就明顯增加”。她表示：“在我們把一類新的生成式AI體驗帶給我們的應用家族之際，我們的研究突破為此奠定了堅實的基礎。我們為Meta的AI研究人員過去和現在所做的貢獻感到自豪，他們幫助塑造了提高前輩和一流AI技術的未來。”鳳凰網科技《AI前哨》對此將持續關注。
北京時間6月19日訊息，在人工智慧(AI)爭奪戰中，馬克・扎克伯格(MarkZuckerberg)起了個大早，卻趕了個晚集。現在，他正在做一件自己並不喜歡的事情：追趕。
早在十年前，這位臉書創始人就看到了AI的前景，並砸下重金來推動自家AI的開發。他聘請了AI早期遠見者之一、有“AI教父”之稱的楊立昆(YannLeCun)來領導這項業務。然而現在，就在OpenAI的ChatGPT進入消費者市場幾個月後，Meta卻在相同的技術上落後了。
十年的先發優勢
2013年，臉書(現在更名為Meta)開始投資AI。扎克伯格和當時的首席技術官邁克・施羅普夫(MikeSchroepfer)曾切身出頭具名，尋求聘請一位AI領域的領軍人物，以領導公司的一個新研究部門，推進AI的開發。他們找到的這個副手是紐約大學教授楊立昆，後者在AI領域取得了享有盛譽的突破性成果。
楊立昆深入紮根於學術和基礎研究，力主創造一種能夠反映其優先事項的文化：僱傭科學家而不是工程師，強調學術成果，例如研究論文，而不是為公司的終端使用者開發產品。知情人士稱，多年來，這一戰略使得Meta的基礎AI研究實驗室對頂尖人才極具吸引力，但也挑戰了該公司將其技術成果進行商業化的能力。
在研究方向和資源分配上，Meta鼓勵一種分散的、自下而上的方法。知情人士說，研究人員各自推動自己的議程，在不同的方向上追求獨立的專案，而不是在全公司範圍內制定一個統一的戰略。Meta將硬體資源拆分成多個小塊，分配到各個專案上。一些研究人員得到的計算機晶片超過他們需要的數量，他們會將這些晶片用於不必要的任務，以避免放棄它們。
與此同時，Meta在為其資料中心配備AI開發所需的最強大計算機晶片方面進展緩慢。即使公司獲得了更多的這種晶片，它也沒有一個好的機制把它們送到工程師和研究人員手中。一些人說，有時會有數千件令人垂涎的昂貴硬體閒置在那裡。
Meta正在對其資料中心進行全面改進，這可能造成了一些運轉不暢。根據Meta的一篇部落格文章，截至5月份，Meta最新AI超級計算機擁有1.6萬個這樣的晶片。
內部爭鬥
知情人士稱，隨著大語言模型在2020年開始展現出越來越強的能力，MetaAI研究部門內部的緊張局勢也在加劇。兩個陣營產生了分歧：一方敦促公司認真投資大模型這個行業新方向，而包括楊立昆在內的人則認為這些大模型是短暫的狂熱，缺乏科學價值。一些人透露，楊立昆在公司內部和公開場合都強烈反對大語言模型，認為他們不會讓AI更接近人類的智力水平，這使得持反對意見的研究人員很難獲得大模型開發所需的支援和大量資源。
結果，一些Meta研究人員只能使用更少的資源繼續推進大模型開發。他們在2022年使用大約1000個晶片開發了一個名為“開放式預訓練模型”(OPT)的大語言模型，並在2023年使用大約2000個晶片開發出了Meta的旗艦模型LLaMA。相比之下，按照行業標準，開發這種大模型需要5000到1萬個晶片。最初，Meta允許有限的外部研究人員訪問LLaMA，但隨後它被洩露到網上，引發了一陣創新熱潮。Meta高管們認為，這是Meta志在分享其AI技術的一個主要例子。
自那以後，Meta失去了許多AI研究人員，這些人在去年從事了上述和其他關鍵的生成式AI專案。許多人感到筋疲力盡，或者對於Meta跟上競爭對手的步伐缺乏決心信念。據領英資料和知情人士透露，在為LLaMA撰寫研究論文的14位作者中，有6位已經離職或宣佈將離職。在為OPT撰寫論文的19位共同作者中，也有8位離開了。
在OpenAI去年11月釋出ChatGPT之後，Meta員工的離職開始加速。一些人受到了AI創業熱潮的誘惑離職，這股熱潮推動了包括谷歌在內的矽谷公司的全面人事變動。領英的資料顯示，截至今年3月，領英上提到GPT的招聘崗位數量同比增長了79%。
Meta的一位發言人表示，該公司一直在繼續招聘和引進新的AI人才。
重新追趕
在ChatGPT釋出後，扎克伯格、Meta首席產品官克里斯・考克斯(ChrisCox)、首席技術官安德魯・博斯沃思(AndrewBosworth)一起負責公司所有與AI相關的工作。這三位高管現在每週花數個小時研究AI，參加會議並批准AI專案。
此前，Meta花費數年時間優先考慮學術發現，並免費分享它們，但無法利用上這些研究成果的商業潛力。現在，它正在迅速地將資源重新集中在開發可用的AI產品和功能上，包括自己的聊天機器人。
Meta新成立了生成式AI部門，專注於構建可用的產品和工具，而不是科學研究。該部門收到了超過2000份內部申請，並迅速集結了來自不同團隊的數百名員工。知情人士表示，硬體資源已從AI研究部門轉移，正被用於訓練新的生成式AI模型。
扎克伯格在今年3月表示，“推進AI並將其融入我們的每一款產品”是該公司最大的單筆投資。在今年5月舉行的Meta年度股東大會上，扎克伯格表示，公司也希望將AI擴充套件到虛擬世界。
Meta發言人表示，在本月早些時候與員工舉行的一次市政廳會議上，扎克伯格宣佈了該公司目前正在開發的一系列生成式AI產品，包括Messenger和WhatsApp的AI代理，使用者可以根據文字提示生成並在聊天中分享的AI貼紙，以及一項照片生成功能。照片生成功能允許Instagram使用者使用文字提示修改自己的照片，然後在InstagramStories中分享。
但是，Meta仍然面臨廣泛挑戰。知情人士透露，在經過政府和媒體對其使用者隱私做法進行了7年的嚴格審查之後，該公司對風險的容忍度越來越低，這在如何以及何時推出AI產品方面造成了摩擦。
否認落後
今年5月，美國白宮舉行AI領袖峰會，稱這是一場為“處於AI創新前沿的公司”舉行的會議。但是，扎克伯格沒有受邀。
MetaAI研究副總裁喬勒・皮諾(JoellePineau)在一份宣告中表示，公司在AI開發方面並沒有落後，併為此前對AI學術研究和結構的聚焦進行了辯護，稱這為Meta走向成功打下基礎。
皮諾稱，Meta的AI研究部門“是全球AI研究人員和開放科學的領先目的地之一，僅在過去一年中，其研究成果就明顯增加”。她表示：“在我們把一類新的生成式AI體驗帶給我們的應用家族之際，我們的研究突破為此奠定了堅實的基礎。我們為Meta的AI研究人員過去和現在所做的貢獻感到自豪，他們幫助塑造了提高前輩和一流AI技術的未來。”鳳凰網科技《AI前哨》對此將持續關注。
北京時間6月19日訊息，在人工智慧(AI)爭奪戰中，馬克・扎克伯格(MarkZuckerberg)起了個大早，卻趕了個晚集。現在，他正在做一件自己並不喜歡的事情：追趕。
早在十年前，這位臉書創始人就看到了AI的前景，並砸下重金來推動自家AI的開發。他聘請了AI早期遠見者之一、有“AI教父”之稱的楊立昆(YannLeCun)來領導這項業務。然而現在，就在OpenAI的ChatGPT進入消費者市場幾個月後，Meta卻在相同的技術上落後了。
十年的先發優勢
2013年，臉書(現在更名為Meta)開始投資AI。扎克伯格和當時的首席技術官邁克・施羅普夫(MikeSchroepfer)曾切身出頭具名，尋求聘請一位AI領域的領軍人物，以領導公司的一個新研究部門，推進AI的開發。他們找到的這個副手是紐約大學教授楊立昆，後者在AI領域取得了享有盛譽的突破性成果。
楊立昆深入紮根於學術和基礎研究，力主創造一種能夠反映其優先事項的文化：僱傭科學家而不是工程師，強調學術成果，例如研究論文，而不是為公司的終端使用者開發產品。知情人士稱，多年來，這一戰略使得Meta的基礎AI研究實驗室對頂尖人才極具吸引力，但也挑戰了該公司將其技術成果進行商業化的能力。
在研究方向和資源分配上，Meta鼓勵一種分散的、自下而上的方法。知情人士說，研究人員各自推動自己的議程，在不同的方向上追求獨立的專案，而不是在全公司範圍內制定一個統一的戰略。Meta將硬體資源拆分成多個小塊，分配到各個專案上。一些研究人員得到的計算機晶片超過他們需要的數量，他們會將這些晶片用於不必要的任務，以避免放棄它們。
與此同時，Meta在為其資料中心配備AI開發所需的最強大計算機晶片方面進展緩慢。即使公司獲得了更多的這種晶片，它也沒有一個好的機制把它們送到工程師和研究人員手中。一些人說，有時會有數千件令人垂涎的昂貴硬體閒置在那裡。
Meta正在對其資料中心進行全面改進，這可能造成了一些運轉不暢。根據Meta的一篇部落格文章，截至5月份，Meta最新AI超級計算機擁有1.6萬個這樣的晶片。
內部爭鬥
知情人士稱，隨著大語言模型在2020年開始展現出越來越強的能力，MetaAI研究部門內部的緊張局勢也在加劇。兩個陣營產生了分歧：一方敦促公司認真投資大模型這個行業新方向，而包括楊立昆在內的人則認為這些大模型是短暫的狂熱，缺乏科學價值。一些人透露，楊立昆在公司內部和公開場合都強烈反對大語言模型，認為他們不會讓AI更接近人類的智力水平，這使得持反對意見的研究人員很難獲得大模型開發所需的支援和大量資源。
結果，一些Meta研究人員只能使用更少的資源繼續推進大模型開發。他們在2022年使用大約1000個晶片開發了一個名為“開放式預訓練模型”(OPT)的大語言模型，並在2023年使用大約2000個晶片開發出了Meta的旗艦模型LLaMA。相比之下，按照行業標準，開發這種大模型需要5000到1萬個晶片。最初，Meta允許有限的外部研究人員訪問LLaMA，但隨後它被洩露到網上，引發了一陣創新熱潮。Meta高管們認為，這是Meta志在分享其AI技術的一個主要例子。
自那以後，Meta失去了許多AI研究人員，這些人在去年從事了上述和其他關鍵的生成式AI專案。許多人感到筋疲力盡，或者對於Meta跟上競爭對手的步伐缺乏決心信念。據領英資料和知情人士透露，在為LLaMA撰寫研究論文的14位作者中，有6位已經離職或宣佈將離職。在為OPT撰寫論文的19位共同作者中，也有8位離開了。
在OpenAI去年11月釋出ChatGPT之後，Meta員工的離職開始加速。一些人受到了AI創業熱潮的誘惑離職，這股熱潮推動了包括谷歌在內的矽谷公司的全面人事變動。領英的資料顯示，截至今年3月，領英上提到GPT的招聘崗位數量同比增長了79%。
Meta的一位發言人表示，該公司一直在繼續招聘和引進新的AI人才。
重新追趕
在ChatGPT釋出後，扎克伯格、Meta首席產品官克里斯・考克斯(ChrisCox)、首席技術官安德魯・博斯沃思(AndrewBosworth)一起負責公司所有與AI相關的工作。這三位高管現在每週花數個小時研究AI，參加會議並批准AI專案。
此前，Meta花費數年時間優先考慮學術發現，並免費分享它們，但無法利用上這些研究成果的商業潛力。現在，它正在迅速地將資源重新集中在開發可用的AI產品和功能上，包括自己的聊天機器人。
Meta新成立了生成式AI部門，專注於構建可用的產品和工具，而不是科學研究。該部門收到了超過2000份內部申請，並迅速集結了來自不同團隊的數百名員工。知情人士表示，硬體資源已從AI研究部門轉移，正被用於訓練新的生成式AI模型。
扎克伯格在今年3月表示，“推進AI並將其融入我們的每一款產品”是該公司最大的單筆投資。在今年5月舉行的Meta年度股東大會上，扎克伯格表示，公司也希望將AI擴充套件到虛擬世界。
Meta發言人表示，在本月早些時候與員工舉行的一次市政廳會議上，扎克伯格宣佈了該公司目前正在開發的一系列生成式AI產品，包括Messenger和WhatsApp的AI代理，使用者可以根據文字提示生成並在聊天中分享的AI貼紙，以及一項照片生成功能。照片生成功能允許Instagram使用者使用文字提示修改自己的照片，然後在InstagramStories中分享。
但是，Meta仍然面臨廣泛挑戰。知情人士透露，在經過政府和媒體對其使用者隱私做法進行了7年的嚴格審查之後，該公司對風險的容忍度越來越低，這在如何以及何時推出AI產品方面造成了摩擦。
否認落後
今年5月，美國白宮舉行AI領袖峰會，稱這是一場為“處於AI創新前沿的公司”舉行的會議。但是，扎克伯格沒有受邀。
MetaAI研究副總裁喬勒・皮諾(JoellePineau)在一份宣告中表示，公司在AI開發方面並沒有落後，併為此前對AI學術研究和結構的聚焦進行了辯護，稱這為Meta走向成功打下基礎。
皮諾稱，Meta的AI研究部門“是全球AI研究人員和開放科學的領先目的地之一，僅在過去一年中，其研究成果就明顯增加”。她表示：“在我們把一類新的生成式AI體驗帶給我們的應用家族之際，我們的研究突破為此奠定了堅實的基礎。我們為Meta的AI研究人員過去和現在所做的貢獻感到自豪，他們幫助塑造了提高前輩和一流AI技術的未來。”鳳凰網科技《AI前哨》對此將持續關注。
