人工智慧 (Artificial Intelligence) 的版圖不斷演變，人才、策略和技術創新持續轉移。其中一個顯著的趨勢是，Meta 的 Llama AI 團隊關鍵研究人員的離職，其中相當一部分加入了法國 AI 新創公司 Mistral 的行列。這種人才流失引發了人們對 Meta 在快速發展的 AI 領域保持競爭優勢的能力的質疑。
Llama 的架構師：大規模離職
Meta 的 Llama 模型以其開放原始碼 (open-source) 的特性而聞名，在塑造公司的 AI 策略方面發揮了重要作用。然而，最初開創 Llama 模型的那些人，現在大都已轉向新的事業。在 2023 年發表、向世界介紹 Llama 的開創性論文中，有 14 位作者，目前只有 3 位留在 Meta：Hugo Touvron、Xavier Martinet 和 Faisal Azhar。其餘 11 位已離開公司，許多人轉向新興的競爭對手。
人才流失在 Mistral 尤其明顯。Mistral 是一家位於巴黎的新創公司，由前 Meta 研究人員 Guillaume Lample 和 Timothée Lacroix 共同創立，他們是 Llama 的核心架構師。這幾位以及其他 Meta 的校友，正在積極開發直接挑戰 Meta 自身 AI 成果的開放原始碼模型。這種關鍵人才的離職凸顯了 Meta 在留住其 AI 人才方面面臨的挑戰。
對 Meta AI 策略的影響
Meta 的 Llama AI 團隊的人才流失，引發了對公司在 AI 領域長期前景的擔憂。經驗豐富的研究人員的流失可能會阻礙 Meta 的創新能力，並使其難以維持其作為 AI 開發領導者的地位。此時，Meta 正面臨內外部的壓力。
近期報告指出，由於對效能和領導力的擔憂，Meta 正在延遲其最大的 AI 模型 Behemoth 的發布。此外，Meta 最新的 Llama 4 版本，也受到了開發人員冷淡的回應，他們越來越傾向於 DeepSeek 和 Qwen 等節奏更快的開放原始碼替代方案，以獲得尖端的能力。
Meta 內部的格局也發生了重大變化。領導公司基礎 AI 研究小組 (Fundamental AI Research group, FAIR) 長達八年的 Joelle Pineau，最近辭去了她的職位。接替她的是 Robert Fergus，他曾於 2014 年共同創立 FAIR，並在 Google 的 DeepMind 工作了五年，之後重返 Meta。
這些領導層的變動和研究人員持續的流失，引發了人們對 Meta 維持其 AI 野心的能力的質疑。雖然 Meta 繼續強調 Llama 模型家族作為其 AI 策略核心的重要性，但其原始架構師的離職構成了一項重大挑戰。現在，該公司面臨的任務是，在沒有最初建立它的核心團隊的情況下，捍衛其在開放原始碼 AI 領域的早期領先地位。
開放權重大型語言模型的崛起
2023 年的 Llama 論文不僅僅是一項技術成就，它在使開放權重大型語言模型 (large language models) 合法化方面發揮了關鍵作用。這些模型以其可自由取得的底層程式碼和參數為特點，為 OpenAI 的 GPT-3 和 Google 的 PaLM 等專有系統提供了引人注目的替代方案。
Meta 僅使用公開可用的資料訓練其模型，並針對效率進行優化的方法，使研究人員和開發人員能夠在單個 GPU 晶片上運行最先進的系統。這使 AI 技術的運用更加普及，並使 Meta 成為開放領域中潛在的領導者。
然而，情況已經發生變化，Meta 的早期領先地位已經減弱。其他公司現在在創新和開發方面超越了 Meta，引發了人們對 Meta 維持其競爭優勢的能力的質疑。
Meta AI 能力的差距
儘管在 AI 方面投入了大量資金，Meta 目前仍然缺乏專用的「推理」模型。這種模型將被專門設計用於處理需要多步驟思考、問題解決或調用外部工具來完成複雜命令的任務。隨著 Google 和 OpenAI 等其他公司在其最新模型中優先考慮這些功能，Meta 的 AI 能力的這一差距變得越來越明顯。
缺乏強大的推理模型可能會阻礙 Meta 在虛擬助理、聊天機器人和其他需要複雜問題解決能力的應用程式中有效競爭。
離職的架構師：他們現在在哪裡？
11 位離職作者在 Meta 的平均任期超過五年，這表明這些不是短期聘用，而是深入參與 Meta AI 工作的研究人員。他們的離職，從 2023 年初到最近，代表著專業知識和機構智慧的重大損失。
以下簡要概述其中一些關鍵人物的去向：
- Guillaume Lample： Mistral 的共同創辦人兼首席科學家
- Timothée Lacroix： Mistral 的共同創辦人兼技術長
- Marie-Anne Lachaux： Mistral 的創始會員和 AI 研究工程師
- Thibaut Lavril： Mistral 的 AI 研究工程師
- Armand Joulin： Google DeepMind 的傑出科學家
- Edouard Grave： Kyutai 的研究科學家
- Gautier Izacard： Microsoft AI 的技術人員
- Eric Hambro： Anthropic 的技術人員
- Aurélien Rodriguez： Cohere 的基礎模型訓練主管
- Baptiste Rozière： Mistral 的 AI 科學家
- Naman Goyal： Thinking Machines Lab 的技術人員
前 Meta 研究人員在 Mistral 的集中，突顯了這家新創公司成為 AI 領域主要參與者的雄心。其他人則加入了 Google DeepMind、Microsoft、Anthropic 和 Cohere 等知名 AI 公司，進一步分散了曾經位於 Meta Llama AI 團隊內的人才。
團隊的瓦解
這些關鍵研究人員的離職，標誌著幫助 Meta 建立其在開放模型方面的 AI 聲譽的團隊的默默瓦解。雖然 Meta 繼續投資 AI 並開發新模型，但其原始架構師的流失構成了一項重大挑戰。該公司現在必須找到吸引和留住頂尖 AI 人才的方法，以維持其競爭優勢，並繼續推動 AI 創新的界限。
Meta 的情況提醒人們，AI 產業具有動態和競爭的本質。公司必須不斷適應和創新才能保持領先地位，而留住頂尖人才對於實現長期成功至關重要。Meta 的 Llama AI 團隊的人才流失，凸顯了培養一個支持性和激勵性的環境的重要性，鼓勵研究人員留下來並貢獻自己的專業知識。
導致人才流失的因素
有幾個因素可能導致了研究人員從 Meta 的 Llama AI 團隊離職。這些包括：
晉升機會有限： 一些研究人員可能認為，特別是考慮到公司規模和官僚作風，他們在 Meta 內部的職業發展受到限制。加入 Mistral 這樣規模較小、更靈活的新創公司的誘惑，可能會是一個強大的誘因，因為在那裡他們可以產生更大的影響。
哲學差異： Meta 的 AI 開發方法，特別是其對開放原始碼模型的強調，可能與所有研究人員的觀點不一致。有些人可能更喜歡從事專有模型或探索 AI 研究的不同領域。
薪酬和福利： 雖然 Meta 以提供具有競爭力的薪資和福利而聞名，但其他公司可能願意提供更豐厚的待遇來吸引頂尖 AI 人才。
工作與生活平衡： AI 研究的苛刻性質可能具有挑戰性，一些研究人員可能在其他公司尋求更好的工作與生活平衡。雖然新創公司往往以自己的方式要求嚴格，但有時可以提供更靈活和個性化的工作環境。
創業的誘惑： 對一些研究人員來說，共同創辦像 Mistral 這樣的公司並直接參與其成功的機會，可能特別有吸引力。
Meta 的回應和未來策略
Meta 深知留住頂尖 AI 人才的重要性，並可能正在採取措施解決導致其 Llama AI 團隊研究人員離職的擔憂。這些步驟可能包括：
增加對 AI 研究的投資： Meta 可能需要進一步增加對 AI 研究的投資，以吸引和留住頂尖人才。這可能涉及為特定項目分配更多資源，為研究人員提供更大的自主權，以及創建一個更具刺激性和協作性的研究環境。
改善職業發展機會： Meta 應該專注於為其 AI 研究人員提供明確的職業發展道路和晉升機會。這可能涉及在 AI 組織內創建新的領導職位，提供更多的培訓和發展計劃，並為研究人員提供更多在會議和出版物上展示其工作的機會。
具有競爭力的薪酬和福利： Meta 必須確保其薪酬和福利待遇與其他領先的 AI 公司提供的待遇保持競爭力。這可能涉及提高薪資、提供更多股票期權，以及提供更豐厚的福利待遇。
更靈活的工作環境： Meta 應該考慮為其 AI 研究人員提供更靈活的工作環境，讓他們能夠平衡工作和個人生活。這可能涉及提供更多的遠程工作選項、彈性工時和更慷慨的育嬰假政策。
重新關注開放原始碼： Meta 應該重申其對開放原始碼 AI 的承諾，並繼續支持開放原始碼模型的開發。這可能涉及為開放原始碼社群提供更多資源、贊助開放原始碼會議，以及鼓勵其研究人員為開放原始碼項目做出貢獻。
對 AI 產業的更廣泛影響
Meta 的 Llama AI 團隊的人才流失，對整個 AI 產業產生了更廣泛的影響。它凸顯了為 AI 研究人員創建一個支持性和激勵性的環境的重要性，以及公司需要適應 AI 產業不斷變化的格局。
開放原始碼 AI 模型的崛起也是一個重要的趨勢，而且很可能在未來繼續下去。開放原始碼模型提供了許多優勢，包括提高透明度、增強可訪問性，以及能夠被更廣泛的用戶群體自定義和修改。
隨著越來越多的公司投資 AI，以及對熟練的 AI 研究人員的需求持續增長，AI 人才的競爭很可能會在未來幾年加劇。能夠吸引和留住頂尖 AI 人才的公司，將最有可能在快速發展的 AI 格局中取得成功。
Meta 的情況為 AI 產業中的其他公司敲響了警鐘。它強調了培養積極和有益的工作環境、為研究人員提供成長和發展機會，以及適應 AI 格局不斷變化的動態的重要性。通過採取這些措施，公司可以增加其留住頂尖 AI 人才的機會，並在未來幾年維持其競爭優勢。