Meta AI大裁員，裁到了田淵棟？

Meta 內斗的瓜真是吃不完吶。

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 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「聚焦于提升 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

據了解，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、專注于構建「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「爭先恐后地試圖加入 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 已于今年早些時候離職。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，這一連串變動都標志著 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 在內部備忘錄關于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伙伴。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并正處于協商階段。

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，并通過加速招聘流程協助他們盡快轉崗。 這絕不意味著我們在減少投入。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，并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 致力于「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并開源了 PyTorch，PyTorch（2016 年推出）憑借其靈活性、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，并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。

文章來源：機器之心。