突发:字节跳动AI Lab总监李磊离职加入UCSB,马维英后又一大牛回归学界
极市导读
近日,字节跳动 AI 实验室总监李磊离职,入职 UCSB!去年,该实验室的AI掌门人马维英从字节离开后,入职清华,如今李磊也重返高校。AI大牛从工业界返回学术界再成潮? >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
又一AI大牛重返学术界!
消息称,字节跳动人工智能实验室总监李磊已离职,入职加州大学圣巴巴拉分校(UCSB)。
昨日,李磊本人也在推特上回应:非常激动加入UCSB!
据悉,他将在UCSB的Computer Science担任助理教授。
目前官网上已经有相关教职信息:
这位80后是NLP领域的大牛,在字节之前,他是百度美国深度学习实验室的少帅科学家。
饶有趣味的是,去年的这个时候,同在字节AI Lab的马维英离职入职清华大学;如今李磊也返回学术界。
难道说,AI 研究对于业界公司来讲已经不香了么?
NLP大牛李磊,曾为百度少帅科学家
李磊何许人也?
上海交通大学计算机系本科ACM班,卡耐基梅隆大学计算机系博士,加州大学伯克利分校博士后研究员。
他曾先后短期任职于微软亚洲研究院、Google、IBM TJ Watson研究中心后,2014年,博士毕业后的他加入百度美国深度学习实验室。
2年后,李磊加入字节跳动人工智能实验室。
可谓是第一批AI产业化发展的实践者。
李磊的CMU博士毕业论文为Fast algorithms for mining co-evolving time series(挖掘共同演化时间序列的快速算法),获美国计算机学会数据挖掘委员会SIGKDD最佳博士论文之一(第二名)。
超高的学术成就也是他的「标签」之一。
在机器学习、数据挖掘和自然语言理解领域于国际顶级学术会议发表论文40余篇,担任2017 KDD Cup与KDD2018 Hands-on Tutorial联合主席和ICML、KDD、IJCAI、AAAI等大会程序委员。
谷歌学术显示,李磊学术成果被引用4084次,自2016年来,引用次数高达3218次,这一阶段正是他就职于字节跳动的时期。
就在刚刚结束的ACL2021会议上,李磊参与撰写的“Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation”(“通过最佳传输方法寻找机器翻译的最佳词汇”)论文被组委会评为最佳论文。
去年同一时期,马维英离职,加入清华大学张亚勤团队
去年7月,时任字节跳动副总裁、人工智能实验室主任马维英离职,将加入清华大学智能产业研究院,也就是原百度总裁张亚勤团队。
马维英是电气电子工程师学会会士(IEEE Fellow)、美国计算机协会杰出科学家(ACM Distinguished Scientist),曾任微软亚洲研究院常务副院长。
1990年他毕业于台湾国立清华大学电气工程系,后于1994年和1997年分别获得美国加州大学圣芭芭拉分校(University of California at Santa Barbara)电气和计算机工程系硕士和博士学位。
博士毕业后,他先是加入了硅谷的惠普实验室,Leader正是张宏江博士,这两位科学家颇有渊源。在硅谷工作的四年,随着很多同事校友纷纷回国,马维英逐渐想到要回国发展,在国内人才济济的环境中从事研究。
「我有段时间经常与张宏江谈中国发展的机会,后来很受微软亚洲研究院的吸引,那里聚集了几乎全世界范围内华人里最优秀的科学家,张亚勤、沈向阳、洪小文都加入了。我也被他们吸引,张宏江就把我雇了过去。」马维英曾经在媒体采访中表示。
多年来,从微软亚洲研究院(MSRA)离职加入企业界的科学家确实数见不鲜。同样从 MSRA 「出走」的还有汤晓鸥、印奇、孙剑、何恺明、贾扬清等,对人工智能领域有重要影响力的AI大咖。
大佬回到学界,AI 研究对于业界公司来讲已经不香了么?
国外有谷歌李飞飞、百度前首席科学家吴恩达加入斯坦福大学,国内前旷视南京负责人魏秀参入职南京理工大学,张亚勤组建清华AIR……
如同「AI产业化发展潮」一样,「AI科学家重返学界潮」也来得甚快。
「每次一有大牛从工业界离职,知乎的回答里就会有很多讲工业界与学术界之间的gap很大、学术界大牛在工业界水土不服的观点。」
2017年,马维英加入今日头条后,出任副总裁,成为了AI Lab负责人。
AI Lab,因为NLP领域科学家李磊的加入而名声鹊起,随后李航等大佬也陆续入伙。
在那一时期,当时巨头纷纷成立实验室,争抢着把知名科学家纳入麾下。
但AI最终还是要落地到业务。
对大公司来说,算法落地可能是一个瓶颈。
目前,AI的前沿研究更适合发论文而不是做产品去落地,从而导致AI大牛对于公司的价值不是那么高。
AI前沿技术的发展的方向和瓶颈,或许是个行业问题。
对于李磊重返学术界,许多领域内工作人员表示:羡慕!
你怎么看?
参考资料:
https://www.zhihu.com/question/476449476
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