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成色18k.8.35mb菠萝Scale AI宣布获Meta“巨额新投资”,CEO汪滔将卸任加入Meta

当地时间6月12日,AI创企Scale AI首席执行官汪滔发表全员信,宣布该公司获得Meta“巨额新投资”,他将离职加入Meta,但会留任Scale AI董事,继续支持公司使命和长期愿景。 智东西6月12日消息,据外媒彭博社今日报道,Meta公司正从谷歌、Sesame AI等科技公司挖走顶尖工程师,谷歌DeepMind的首席研究员杰克·雷(Jack Rae)已离开谷歌加入Meta。 Meta正组建一支新团队,旨在攻克通用人工智能(AGI),并提供数千万美元的薪酬待遇,计划招募约50人,但据知情人士透露,有来自领先AI研究实验室的人员拒绝了扎克伯格提供的丰厚报酬。 同时,Meta引入Scale的创始人兼CEO亚历山大·王(Alexandr Wang)及团队,欲成立专注于“超级智能”(Superintelligence)的新实验室,也就是开发能在推理、解决问题、创造力和决策等方面超越人类智力的AI系统。 他不仅在美国太浩湖和帕洛阿尔托的私宅亲自宴请潜在候选人,还创建了名为“招聘派对”的WhatsApp群聊,与高管全天候讨论招募事宜,并提供价值数千万美元、为期数年的股权激励,开出极具吸引力的薪酬条件。 OpenAI的GPT系列模型在自然语言理解和生成任务中表现突出,例如在GLUE和SuperGLUE基准测试中多次取得接近或超过人类水平的成绩。GLUE凭借对图像和文本的综合理解能力,其性能超越了同期许多仅具备单一模态处理能力的模型。 谷歌的Gemini系列模型在MMLU(大规模多任务语言理解)基准测试中,其最强版本Gemini Ultra的准确率超过了GPT-4,并在多个领域超越了谷歌自家的PaLM模型。 为了扭转局面,Meta正从谷歌DeepMind等科技公司挖走顶尖工程师,其中就包括已确认离开谷歌、即将加入其新组建“超级智能”团队的杰克·雷等关键人物。至于具体人员,Meta方面未对此事发表评论。 Meta近期一系列AI战略调整(如Llama模型迭代、超级智能实验室组建),正值其与Scale AI就超140亿美元(折合人民币约为1005.24亿元)的49%的股权收购及技术合作展开深入谈判。 Scale AI成立于2016年,其业务是向微软、OpenAI等大模型训练厂商提供数据标注解决方案。该公司去年营收已达8.7亿美元(折合人民币约为62.52亿元),外媒彭博社此前报道,Scale AI预计今年销售额将翻倍至20亿美元(折合人民币约为143.72亿元)以上。 据知情人士透露,一旦投资最终敲定,Scale AI年仅28岁的CEO亚历山大·王及其团队的部分成员,也可能加入Meta计划成立的“超级智能”新实验室。 芯片、人才和数据是AI发展的三大支柱。Meta自身在芯片资源方面储备充足,而此次与Scale AI的合作,有望进一步增强其获取高质量训练数据的渠道。至于Meta从其他公司挖走的具体人员,Meta方面未对此事发表评论。 SuperAnnotate AI数据平台的联合创始人瓦汉·佩特罗相(Vahan Petrosyan)透露:“全球能够非常高效地进行这些大型AI训练的人非常少,因此,对于像Meta这样的公司来说,提供更高的薪酬或许有其道理。” SuperAnnotate是一家提供企业级AI数据标注和管理平台的公司。2024年11月19日SuperAnnotate完成了3600万美元(折合人民币约为26.28亿元)的B轮融资,投资方包括Socium Ventures、Databricks Ventures、Play Time以及英伟达。 然而,并非所有人都对扎克伯格的招募攻势积极响应。据一位知情人士透露,至少有一位来自领先AI研究实验室的人员拒绝了扎克伯格提供的丰厚报酬。 Meta此前在AI领域主推开源策略,虽然推出了Llama等模型,但市场表现未能匹敌谷歌、OpenAI等巨头,尤其在整合应用和商业化方面存在短板。这可能促使扎克伯格调整AI战略,高薪从竞争对手和初创公司挖角顶尖AI人才,组建团队。此举意在追赶领先者。28岁CEO亚历山大·王的潜在加入,透露出Meta希望引入外部视角和高效管理来加速其AI进程。 就在今日,Meta发布了最新的开源世界模型V-JEPA 2,Meta首席AI科学家杨立昆参与了该模型的开发,这一模型的推出,促使Meta有望借V-JEPA 2打破当下AI发展瓶颈。

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📸 蓝文仙记者 王洪义 摄
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📸 杨玉勋记者 贾艳鹏 摄
🔥 一组有意思的数据显示,根据2024年Gartner企业AI发展任务调查,尽管97%的CEO认为生成式AI将产生重大影响,但行业平均仅41%的生成式AI试点项目(PoC)能成功进入量产阶段。也就是说,虽然大部分想要成功的企业都想成为弄潮儿,但挑战巨浪的背后,是在场景选择、技术适配、成本控制等环节的重重挑战——许多项目死于“为技术而技术”的盲目,或折戟于从实验到规模化的“最后一公里”。WWW.5555香蕉.COM
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