字節(jié)跳動(dòng)AI Lab 再失大將！大牛王長(zhǎng)虎被爆已離職回歸學(xué)界！
極市導(dǎo)讀
?「據(jù)報(bào)道，前字節(jié)跳動(dòng)AI Lab負(fù)責(zé)人，視覺(jué)部技術(shù)負(fù)責(zé)人王長(zhǎng)虎已于近期自動(dòng)離職。外界猜測(cè)，未來(lái)將回歸學(xué)術(shù)界。」?>>加入極市CV技術(shù)交流群，走在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的最前沿
10月12日，根據(jù)財(cái)經(jīng)網(wǎng)科技頻道，前字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)，視覺(jué)部技術(shù)負(fù)責(zé)人王長(zhǎng)虎已于近期自動(dòng)離職。外界猜測(cè)，王長(zhǎng)虎可能會(huì)重回學(xué)界，但本人尚未回應(yīng)。
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據(jù)悉，一年之內(nèi)，字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室頻繁被爆大牛離職的消息。今年8月總監(jiān)李磊重返學(xué)術(shù)界，加入加州大學(xué)圣巴巴拉分校（UCSB）。去年7月字節(jié)跳動(dòng)副總裁、AI Lab主任馬維英離職，轉(zhuǎn)向清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院任職。
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王長(zhǎng)虎曾任字節(jié)跳動(dòng)AI Lab總監(jiān)一職，主要研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)，視頻理解和機(jī)器學(xué)習(xí)。
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2021年1月，字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部職位調(diào)動(dòng)，王長(zhǎng)虎轉(zhuǎn)為字節(jié)跳動(dòng)視覺(jué)技術(shù)負(fù)責(zé)人。主要負(fù)責(zé)抖音，今日頭條視覺(jué)設(shè)計(jì)。
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據(jù)官方介紹，王長(zhǎng)虎在字節(jié)跳動(dòng)領(lǐng)導(dǎo)者400多名員工，開(kāi)發(fā)了一系列視覺(jué)、泛AI和商業(yè)解決方案，涵蓋字節(jié)跳動(dòng)視覺(jué)相關(guān)產(chǎn)品的內(nèi)容消費(fèi)和變現(xiàn)全流程，包括內(nèi)容生產(chǎn)、安全、生態(tài)、分發(fā)和變現(xiàn)，并幾乎涵蓋了字節(jié)跳動(dòng)所有產(chǎn)品線。
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半年，離開(kāi)視覺(jué)技術(shù)部。王長(zhǎng)虎為哪般？
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據(jù)公開(kāi)資料顯示，王長(zhǎng)虎于2009年畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位，畢業(yè)之后，擔(dān)任過(guò)Microsoft亞洲研究院的主管研究員，曾在新加坡國(guó)立大學(xué)擔(dān)任研究工程師。2017年加入字節(jié)跳動(dòng)的人工智能實(shí)驗(yàn)室.
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字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室主要研究「人工智能NLP算法」，并且力求每個(gè)算法都要落地。
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事實(shí)卻恰恰相反，NLP算法研究容易，「落地」很難！
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網(wǎng)友@斜風(fēng)細(xì)雨：
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NLP為何無(wú)法「落地」？這里面大有文章。
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NLP算法解決的是「人機(jī)交流的問(wèn)題」。目前的 AI 系統(tǒng)在處理自然語(yǔ)言上的能力不能達(dá)到人們對(duì)于“智能”的預(yù)期。
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因?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言是人們最熟悉的交流載體，人類對(duì)自然語(yǔ)言的熟悉程度導(dǎo)致了這種「誤解」的產(chǎn)生。
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例如：Marriage is an institution in which a man loses his bachelor's degree and the woman gets her master's ! 這句話很有意思，其中三個(gè)單詞都有雙關(guān)義。
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「institution既可以表示「學(xué)院」又可以表示「制度」，bachelor 既指「學(xué)士」，也指「單身」。master既指「碩士」，又指主人」
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「學(xué)院、學(xué)士、碩士」是一個(gè)體系的用詞，「制度、單身、主人」是另一個(gè)體系。
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對(duì)人而言，通順的翻譯是：婚姻是一種制度，男人不再是單身，而女人有了「主人」。但對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)，要理解這種一詞多義是一大挑戰(zhàn)。
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在實(shí)際應(yīng)用層面，比如「智能客服」，對(duì)于某些表述模糊的用戶，需要在準(zhǔn)確識(shí)別用戶意圖的基礎(chǔ)上，再對(duì)用戶問(wèn)題進(jìn)行回復(fù)。以何種方式將 NLP 技術(shù)融入產(chǎn)品中去？仍有很多問(wèn)題需要持續(xù)研究和解決。
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語(yǔ)言是承載知識(shí)和信息最重要的載體，凡是運(yùn)用到自然語(yǔ)言的地方，都是NLP 技術(shù)可以落地的潛在場(chǎng)景。
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按理說(shuō)，自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用場(chǎng)景比計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景更多。不過(guò)，真正落地時(shí)卻發(fā)現(xiàn)，實(shí)際目前上能落地的場(chǎng)景并沒(méi)有那么多。
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目前NLP主要在推薦系統(tǒng)、翻譯系統(tǒng)、語(yǔ)音搜索等應(yīng)用場(chǎng)景上。
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以機(jī)器翻譯為例，近幾年雖然有長(zhǎng)足的發(fā)展，但是離人類譯員的水平仍有一定距離。
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因此，互聯(lián)網(wǎng)大廠愈演愈烈的「科學(xué)家出走熱潮」也在這種「落地難」的困境中體現(xiàn)出來(lái)了。
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2016年，李飛飛宣布加入谷歌，成為谷歌云 AI 負(fù)責(zé)人，2018 年又選擇回到學(xué)校，擔(dān)任斯坦福教授
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