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          突發(fā):字節(jié)跳動(dòng)AI Lab總監(jiān)李磊離職加入U(xiǎn)CSB,馬維英后又一大牛回歸學(xué)界

          共 2915字,需瀏覽 6分鐘

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          2021-08-05 15:19

          ↑ 點(diǎn)擊藍(lán)字 關(guān)注極市平臺(tái)

          來(lái)源丨新智元
          編輯丨極市平臺(tái)

          極市導(dǎo)讀

           

          近日,字節(jié)跳動(dòng) AI 實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)李磊離職,入職 UCSB!去年,該實(shí)驗(yàn)室的AI掌門人馬維英從字節(jié)離開(kāi)后,入職清華,如今李磊也重返高校。AI大牛從工業(yè)界返回學(xué)術(shù)界再成潮? >>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


          又一AI大牛重返學(xué)術(shù)界!


          消息稱,字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)李磊已離職,入職加州大學(xué)圣巴巴拉分校(UCSB)。


          昨日,李磊本人也在推特上回應(yīng):非常激動(dòng)加入U(xiǎn)CSB!



          據(jù)悉,他將在UCSB的Computer Science擔(dān)任助理教授。


          目前官網(wǎng)上已經(jīng)有相關(guān)教職信息:



          這位80后是NLP領(lǐng)域的大牛,在字節(jié)之前,他是百度美國(guó)深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室的少帥科學(xué)家。


          饒有趣味的是,去年的這個(gè)時(shí)候,同在字節(jié)AI Lab的馬維英離職入職清華大學(xué);如今李磊也返回學(xué)術(shù)界。


          難道說(shuō),AI 研究對(duì)于業(yè)界公司來(lái)講已經(jīng)不香了么?


          NLP大牛李磊,曾為百度少帥科學(xué)家


          李磊何許人也?


          上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)系本科ACM班,卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士,加州大學(xué)伯克利分校博士后研究員。


          他曾先后短期任職于微軟亞洲研究院、Google、IBM TJ Watson研究中心后,2014年,博士畢業(yè)后的他加入百度美國(guó)深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室。


          2年后,李磊加入字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室。



          可謂是第一批AI產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的實(shí)踐者。


          李磊的CMU博士畢業(yè)論文為Fast algorithms for mining co-evolving time series(挖掘共同演化時(shí)間序列的快速算法),獲美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)挖掘委員會(huì)SIGKDD最佳博士論文之一(第二名)。



          超高的學(xué)術(shù)成就也是他的「標(biāo)簽」之一。


          在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和自然語(yǔ)言理解領(lǐng)域于國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表論文40余篇,擔(dān)任2017 KDD Cup與KDD2018 Hands-on Tutorial聯(lián)合主席和ICML、KDD、IJCAI、AAAI等大會(huì)程序委員。


          谷歌學(xué)術(shù)顯示,李磊學(xué)術(shù)成果被引用4084次,自2016年來(lái),引用次數(shù)高達(dá)3218次,這一階段正是他就職于字節(jié)跳動(dòng)的時(shí)期。



          就在剛剛結(jié)束的ACL2021會(huì)議上,李磊參與撰寫的“Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation”(“通過(guò)最佳傳輸方法尋找機(jī)器翻譯的最佳詞匯”)論文被組委會(huì)評(píng)為最佳論文。



          去年同一時(shí)期,馬維英離職,加入清華大學(xué)張亞勤團(tuán)隊(duì)


          去年7月,時(shí)任字節(jié)跳動(dòng)副總裁、人工智能實(shí)驗(yàn)室主任馬維英離職,將加入清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院,也就是原百度總裁張亞勤團(tuán)隊(duì)。


          馬維英是電氣電子工程師學(xué)會(huì)會(huì)士(IEEE Fellow)、美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)杰出科學(xué)家(ACM Distinguished Scientist),曾任微軟亞洲研究院常務(wù)副院長(zhǎng)。



          1990年他畢業(yè)于臺(tái)灣國(guó)立清華大學(xué)電氣工程系,后于1994年和1997年分別獲得美國(guó)加州大學(xué)圣芭芭拉分校(University of California at Santa Barbara)電氣和計(jì)算機(jī)工程系碩士和博士學(xué)位。

           

          博士畢業(yè)后,他先是加入了硅谷的惠普實(shí)驗(yàn)室,Leader正是張宏江博士,這兩位科學(xué)家頗有淵源。在硅谷工作的四年,隨著很多同事校友紛紛回國(guó),馬維英逐漸想到要回國(guó)發(fā)展,在國(guó)內(nèi)人才濟(jì)濟(jì)的環(huán)境中從事研究。


          「我有段時(shí)間經(jīng)常與張宏江談中國(guó)發(fā)展的機(jī)會(huì),后來(lái)很受微軟亞洲研究院的吸引,那里聚集了幾乎全世界范圍內(nèi)華人里最優(yōu)秀的科學(xué)家,張亞勤、沈向陽(yáng)、洪小文都加入了。我也被他們吸引,張宏江就把我雇了過(guò)去。」馬維英曾經(jīng)在媒體采訪中表示。


          多年來(lái),從微軟亞洲研究院(MSRA)離職加入企業(yè)界的科學(xué)家確實(shí)數(shù)見(jiàn)不鮮。同樣從 MSRA 「出走」的還有湯曉鷗、印奇、孫劍、何愷明、賈揚(yáng)清等,對(duì)人工智能領(lǐng)域有重要影響力的AI大咖。

               

          大佬回到學(xué)界,AI 研究對(duì)于業(yè)界公司來(lái)講已經(jīng)不香了么?


          國(guó)外有谷歌李飛飛、百度前首席科學(xué)家吳恩達(dá)加入斯坦福大學(xué),國(guó)內(nèi)前曠視南京負(fù)責(zé)人魏秀參入職南京理工大學(xué),張亞勤組建清華AIR……


          如同「AI產(chǎn)業(yè)化發(fā)展潮」一樣,「AI科學(xué)家重返學(xué)界潮」也來(lái)得甚快。


          「每次一有大牛從工業(yè)界離職,知乎的回答里就會(huì)有很多講工業(yè)界與學(xué)術(shù)界之間的gap很大、學(xué)術(shù)界大牛在工業(yè)界水土不服的觀點(diǎn)?!?/span>


          2017年,馬維英加入今日頭條后,出任副總裁,成為了AI Lab負(fù)責(zé)人。



          AI Lab,因?yàn)镹LP領(lǐng)域科學(xué)家李磊的加入而名聲鵲起,隨后李航等大佬也陸續(xù)入伙。


          在那一時(shí)期,當(dāng)時(shí)巨頭紛紛成立實(shí)驗(yàn)室,爭(zhēng)搶著把知名科學(xué)家納入麾下。


          但AI最終還是要落地到業(yè)務(wù)。


          對(duì)大公司來(lái)說(shuō),算法落地可能是一個(gè)瓶頸。


          目前,AI的前沿研究更適合發(fā)論文而不是做產(chǎn)品去落地,從而導(dǎo)致AI大牛對(duì)于公司的價(jià)值不是那么高。


          AI前沿技術(shù)的發(fā)展的方向和瓶頸,或許是個(gè)行業(yè)問(wèn)題。


          對(duì)于李磊重返學(xué)術(shù)界,許多領(lǐng)域內(nèi)工作人員表示:羨慕!




          你怎么看?


          參考資料:

          https://www.zhihu.com/question/476449476

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