字节跳动AI Lab 再失大将!大牛王长虎被爆已离职回归学界!

视学算法

共 2297字,需浏览 5分钟

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2021-10-20 23:56


来源丨新智元
编辑丨极市平台

导读

 

「据报道,前字节跳动AI Lab负责人,视觉部技术负责人王长虎已于近期自动离职。外界猜测,未来将回归学术界。」 

10月12日,根据财经网科技频道,前字节跳动人工智能实验室总监,视觉部技术负责人王长虎已于近期自动离职。外界猜测,王长虎可能会重回学界,但本人尚未回应。

 

据悉,一年之内,字节跳动人工智能实验室频繁被爆大牛离职的消息。今年8月总监李磊重返学术界,加入加州大学圣巴巴拉分校(UCSB)。去年7月字节跳动副总裁、AI Lab主任马维英离职,转向清华大学智能产业研究院任职。

 

 

王长虎曾任字节跳动AI Lab总监一职,主要研究计算机视觉,视频理解和机器学习。

 

2021年1月,字节跳动内部职位调动,王长虎转为字节跳动视觉技术负责人。主要负责抖音,今日头条视觉设计。

 

据官方介绍,王长虎在字节跳动领导者400多名员工,开发了一系列视觉、泛AI和商业解决方案,涵盖字节跳动视觉相关产品的内容消费和变现全流程,包括内容生产、安全、生态、分发和变现,并几乎涵盖了字节跳动所有产品线。

 

半年,离开视觉技术部。王长虎为哪般?

 

据公开资料显示,王长虎于2009年毕业于中国科学技术大学博士学位,毕业之后,担任过Microsoft亚洲研究院的主管研究员,曾在新加坡国立大学担任研究工程师。2017年加入字节跳动的人工智能实验室.

 

 

字节跳动人工智能实验室主要研究「人工智能NLP算法」,并且力求每个算法都要落地。

 

事实却恰恰相反,NLP算法研究容易,「落地」很难!

 

网友@斜风细雨:

 


NLP为何无法「落地」?这里面大有文章。

 

NLP算法解决的是「人机交流的问题」。目前的 AI 系统在处理自然语言上的能力不能达到人们对于“智能”的预期。


 

因为自然语言是人们最熟悉的交流载体,人类对自然语言的熟悉程度导致了这种「误解」的产生。

 

例如:Marriage is an institution in which a man loses his bachelor's degree and the woman gets her master's ! 这句话很有意思,其中三个单词都有双关义。

 

「institution既可以表示「学院」又可以表示「制度」,bachelor 既指「学士」,也指「单身」。master既指「硕士」,又指主人」

 

「学院、学士、硕士」是一个体系的用词,「制度、单身、主人」是另一个体系。

 

对人而言,通顺的翻译是:婚姻是一种制度,男人不再是单身,而女人有了「主人」。但对机器来说,要理解这种一词多义是一大挑战。

 

 

在实际应用层面,比如「智能客服」,对于某些表述模糊的用户,需要在准确识别用户意图的基础上,再对用户问题进行回复。以何种方式将 NLP 技术融入产品中去?仍有很多问题需要持续研究和解决。

 

语言是承载知识和信息最重要的载体,凡是运用到自然语言的地方,都是NLP 技术可以落地的潜在场景。

 

按理说,自然语言处理的应用场景比计算机视觉技术的应用场景更多。不过,真正落地时却发现,实际目前上能落地的场景并没有那么多。

 

目前NLP主要在推荐系统、翻译系统、语音搜索等应用场景上。

 

以机器翻译为例,近几年虽然有长足的发展,但是离人类译员的水平仍有一定距离。

 

因此,互联网大厂愈演愈烈的「科学家出走热潮」也在这种「落地难」的困境中体现出来了。

 


2016年,李飞飞宣布加入谷歌,成为谷歌云 AI 负责人,2018 年又选择回到学校,担任斯坦福教授


2017年,AI领域顶尖科学家张潼博士担任腾讯 AI Lab 主任 ;2019 年初,张潼离职,选择回到学界,继续 AI 领域的学术研究
 
2019年11月,沈向洋离职微软的消息在国内引发轩然大波,之后他选择回归学术界,加入清华大学担任教授
 
2019年11月,腾讯优图实验室负责人贾佳亚教授确认离职,而离职的去向与张潼离职之初一样,都是重返学术界,回归港中大
 
2020年7月,AI 学术大牛马维英距离加盟字节跳动 3 年之后,又辞职挂印而去,重返学术界,追随他在微软亚洲研究院的老领导张亚勤,前往清华大学
 
最近,前旷视南京负责人魏秀参也离职,出任南京理工大学教授。
 
按惯例,产业界尤其是NLP应用开发需要大量人才,企业出价高,吸引力强。
 
但大牛毕竟真牛X!
 
网友@赵俊博Jake吐槽:
 
因为钱多!大牛们钱挣够了,回去教书。

大牛跻身产业界的热潮已过,现在的趋势是回归学术界!
 
大企业硬件,软件上的发展都趋于模块化,企业更多的采用一个稳定的设计方案,产品的迭代快,但其「实际的技术创新」似乎很缺乏。
 
高校则完全不同。
 
大牛有强大的企业工作经历,又能给学生的发展提供建议,那对高校绝逼是锦上添花了!
 
大牛们能在学术界保持互联网开源、信息共享,高校绝b双手拥抱他们。
 
 
 其他网友也表示,在学术界,研究的问题很深很细,大牛如果做研究,自身价值得以体现,满足感爆棚。

@明天是大神:
 
「学界给出了很多很好的突破思维和思路,以及对一个方向refine的能力。一些突破性的思路和思维,从提出到能够优化,到能应用是一条很漫长的道路,而每一步都在推动着一个方向的进步」。
 
最终,很多高b格的大牛都会回归学术界。还有一些更有钱,自己设立研究院,开发研究自己的产品。

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