專訪前FAIR研究總監(jiān)田淵棟：Meta裁員之后，對AI的一些遺憾與思考

在2025年10月22日，Meta首席執(zhí)行官扎克伯格批準(zhǔn)了對公司人工智能部門裁減約600名員工的計劃。這是Meta今年在AI領(lǐng)域的最大規(guī)模裁員，主要針對被稱為“超智能實驗室”的核心研發(fā)部門。

本篇文章，我們也采訪了這次裁員風(fēng)波中的核心人物之一：前FAIR團隊研究總監(jiān)田淵棟。我們的采訪聊了不止Meta，還有在公司層面之外，這些資深A(yù)I科學(xué)家對AI路線和未來前沿研究的一些思考，包括LLM路線、開閉源、Research Lab的存在，以及AI人才對研發(fā)和工程的選擇等等話題，希望對大家所有幫助。

至于Meta為什么要進行這次裁員，公司的AI開源路線是如何碰壁的，以及空降的新AI負責(zé)人Alex Wang將會如何重塑Meta的AI策略等等內(nèi)容，我們都在上一篇文章中都提到了，大家可以點擊圖片跳轉(zhuǎn)閱讀。

01

被裁并不意外只是一次被加速的個人選擇

陳茜：

我看你還穿著FAIR的衣服。

田淵棟：

哈哈哈哈，我覺得像我們這樣的人，一般也不是很在意穿著，公司發(fā)什么衣服就穿什么衣服。

陳茜:

過去幾天對你來說是什么樣子的？我知道很多人來聯(lián)系你，包括媒體還有很多公司都來找你，你自己是什么樣的一個心態(tài)？

田淵棟：

因為我在被裁之前已經(jīng)有offer了，我在被裁之前我已經(jīng)跟我那些上級說過：哎呀，我不是很爽，我可能要look around（到處看機會），他們是知道的，所以被裁我也沒有特別驚訝。

所以我覺得無所謂，反正我有offer。當(dāng)然我拿了offer之后，后來我想想還是在Meta再待一陣子，因為畢竟還是有卡（GPU算力）嘛，還可以再做點東西。但是他們把我裁了的話，那就這樣了唄。

過去這兩天有很多的人找我，很多人跟我聊天，想問有沒有什么機會什么的，包括各大公司，肯定你想到公司都聯(lián)系我了，而且都比較高級別的人。還有很多小公司有一些co-founding（聯(lián)合創(chuàng)始）的機會。

總得來說有很多機會吧，所以現(xiàn)在應(yīng)該說還在考慮，還沒有決定。因為現(xiàn)在離裁員還不到一個禮拜，還不到168個小時，所以還是需要想一想，再考慮考慮。

陳茜:

裁員是你意料之中的嗎？你當(dāng)時感覺到裁員會來嗎？

田淵棟：

肯定在意料之中，不然的話我不會去找工作嘛。因為我在公司已經(jīng)待了10年多了，所以也許這個正好是個時機，可以出來看看，這是我的想法。

至于那公司里面情況怎么樣，我現(xiàn)在還不太方便評論，但是反正這個可能是個人選擇，只是說這次裁員加速了這個個人選擇。本來可能還在公司里再待一會，比如再待個半年，然后再考慮一下，但是如果被裁員的話，反正現(xiàn)在都已經(jīng)出來了，那就出來吧。

02

AI行業(yè)趨勢未來“執(zhí)行層”的人會變少

陳茜：

裁600人，當(dāng)時看到這個數(shù)字的時候我還是挺震驚的，覺得有點多。雖然不是完全裁，他們可能有機會轉(zhuǎn)去其他的組。只是說這個AI部門，他們覺得沒有必要有這么多人的崗位在這邊了，需要把這個部門重新地restructure（重組）一下。

圖片來源：CNBC

田淵棟：

對，大概是這樣子。我覺得（裁員）可以說是行業(yè)趨勢吧，我們不說Meta具體這幾次情況，因為我也不方便透露太多，但我覺得行業(yè)趨勢是如此。

因為AI本身自動化的程度是最高的，比如我們今天有很多人標(biāo)數(shù)據(jù)，可能明天模型強了，不需要那么多人標(biāo)數(shù)據(jù)了，后天模型更強了，那需要的人就會少。

我以前聽說過各種消息，比如說以前on call說我這個模型傳到一半掛了，馬上打電話過來說：“掛了掛了，馬上起來?！比缓笠蕖⒁{(diào)參數(shù)，看能不能把它救回來。但是現(xiàn)在因為有很多的自動化的工具，如果整個系統(tǒng)做得很好的話，這種事情也變得會很少。所以這樣的話你會相信，各種各樣的pipeline（項目流程）都慢慢變得成熟、變成自動化。那你覺得需要很多人嗎？也并不需要那么多人。所以我覺得大趨勢肯定是做這個事情的人會越來越少，應(yīng)該是這樣的一個狀態(tài)。

陳茜:

所以你覺得這次裁員不是Meta這一個公司的問題，而是大趨勢可能工程師或者是從事AI的人會越來越少。

田淵棟：

應(yīng)該是這么說，如果說得比較嚇人就是，大趨勢是總有一天大家都沒有工作，或者說沒有傳統(tǒng)意義上的工作。現(xiàn)在的情況是我受雇一個公司，然后我?guī)瓦@公司把事情做好，也許以后并不需要這樣。

比如說如果我去當(dāng)CEO，或者我去當(dāng)一個小公司的領(lǐng)導(dǎo)者，或者我自己去創(chuàng)業(yè)的話，現(xiàn)在這些工具拿到手之后，我自己都會覺得我并不需要太多人做這事情。有很多事情可以自動化了，而且自動化的程度非常高。所以也許我本來是需要一個團隊，比如說需要幾百人、幾千人去做一件事情，現(xiàn)在也許不需要那么多人，很多事情可以自動化，可以用agent（智能體）來做。

所以在這種情況下，我覺得總的來說做AI的人可能會越來越少，但是探索用AI來做工具、做其他東西的人會越來越多，大概是這樣的一個過程。

陳茜：

你覺得在foundation model（基礎(chǔ)模型）研究上面的人會越來越少嗎？

田淵棟：

應(yīng)該說對foundation mode（基礎(chǔ)模型）的探索性的研究會越來越多。但是按照我們之前工程上的邏輯，把這個模型做出來、訓(xùn)練出來的這些人會越來越少。因為以后會發(fā)現(xiàn)大家都遵循同樣的邏輯，把這個模型訓(xùn)練出來，代碼都是可以跑的，然后都是能有效果的。那為什么還需要這么多人呢？肯定有更多人會說我們可以做研究，或者是做一些其他探索性的工作，這樣的人會越來越多。

陳茜：

做應(yīng)用的人也會越來越多。

田淵棟：

對，但是這個應(yīng)用不是那種一般性的應(yīng)用，很多時候可能會落地到某個具體的垂直領(lǐng)域，或者說用這個東西做一些你現(xiàn)在想做的事情，這樣的人應(yīng)該會越來越多。

陳茜：

但這是中間層的，做執(zhí)行的那部分人會變少。

田淵棟：

對，因為做執(zhí)行那些人，首先他們的工作比較重復(fù)的，可能很多事情是需要修或者需要處理，但是如果工具的自動化程度越來越高的話，重復(fù)性的勞動就會減少。

陳茜：

在這次裁員之前，你本來在FAIR里面在研究什么？

田淵棟：

在裁員之前，我們是今年1月份的時候去GenAI幫忙，這段時間之內(nèi)，我們大部分時間沒有在做研究，而是在做各種比較救火的工作。

陳茜：

當(dāng)時就是Llama 4。

田淵棟：

對，當(dāng)然我個人還是會有一些其他工作，比如說和外面一些其他的一些朋友合作的一些工作，像我們今年四五月份有一篇文章是分析一下我們之前的連續(xù)思維鏈，它的一些理論上的比較厲害的地方。而且這篇文章至少影響力也挺大的，大家會覺得這篇文章給連續(xù)思維鏈Coconut加了一個備注。因為我們在理論上做了更深入的分析，這個分析能夠讓連續(xù)思維鏈這個思路，讓大家覺得可能更有道理，可能會有更多的工作再做下去。

03

開源仍會繼續(xù)

模型的“用途”才是核心問題

陳茜：

你可以說一下，開源、閉源接下來的一個發(fā)展嗎？因為現(xiàn)在有很多外界認為開源在一個大公司的架構(gòu)里面就不可行了，因為現(xiàn)在前沿模型競爭太激烈了。別人都在閉源，你一個人開源你可能也堅持不下來。你覺得是不是接下來開源模型距離閉源模型的差距越來越遠？還有人會做開源嗎？

田淵棟：

我覺得硅谷這邊還是會有開源的，像我知道的一些公司，比如Reflection AI它們應(yīng)該就在做開源的模型，它們是有很多的要求、很多的想法想要做這些東西。像之前的OpenAI也做過一些，比如開源的GPT-oss model。所以我覺得開源還是會有的，而且一定會繼續(xù)發(fā)生，像Ai2也在做開源的工作。我覺得接下來更大的問題是：這些模型有什么用？

硅谷101視頻節(jié)目截屏

陳茜：

你指的是開源的模型有什么用？

田淵棟：

不管開源還是閉源的，因為模型一旦出來之后，這個模型本身大家可以拿來當(dāng)聊天工具、搜索工具、效率工具，全部都可以，這些東西可能大公司會做。但還有很多的其他的方向，比如這個模型可以拿來做一些科學(xué)研發(fā)或者說做科學(xué)家的工作，或者說做垂直領(lǐng)域的一些工作，這個東西小公司就可以做。在一定程度之后，這個模型需要有多強能夠把這個問題做出來，可能是一個因人而異或者說因問題而異的問題。因為最終發(fā)現(xiàn)，我真的需要一個模型在所有方面、在不同領(lǐng)域都很強嗎？不一定，可能只在你在意的方向上比較強，這個時候可能就開始分化了。每個人、每個模型可能都有自己的想法，每個公司做這個模型有自己的目的，會有各種各樣不同模型做不同的事情。在這種情況下，就可能會有一個不同的策略。

可能有些模型希望開源，因為開源之后，大家用了之后，可以用來做一個社區(qū)作為工具、平臺，這個時候你開源是很說得通的。比如說我有一個模型，這個模型訓(xùn)練完之后可以調(diào)用某種標(biāo)準(zhǔn)工具集，然后我在標(biāo)準(zhǔn)工具集上，我可以再用這個模型去做一個平臺讓大家用著，那肯定要開源。如果是其他的一些領(lǐng)域，比如說如果這個模型是用來做個性化的搜索或者推薦，這種模型應(yīng)該說不太愿意開源吧?；蛘哒f每個人自己訓(xùn)練一個模型，但是不開源。所以最終看最終的目的是什么，而不是非常泛泛地說：開源和閉源哪個好、哪個不好。最終還是看公司的策略，因為每個公司和每個人其實都是不一樣的

陳茜：

所以你覺得就是在SOTA（最前沿模型）上面可能很難有一個開源的模型去跟閉源的模型直接地競爭，但是在很多小的垂類的這種模型上面，還是有非常非常多開源的機會的。

田淵棟：

應(yīng)該說是這樣。

04

LLM的最大問題：需海量數(shù)據(jù)

陳茜：

你覺得LLM（大語言模型）是正確的路線嗎？

田淵棟：

我覺得LLM是一個很有意思的路線，但我不知道會不會是正確的路線。

陳茜：

這一點你是同意Yann LeCun的嗎？

田淵棟：

這個不好說吧。我們大家都是做科學(xué)家的，有科學(xué)家想法的人都會希望找到一個更好的東西，而不是說我現(xiàn)在就滿足于現(xiàn)在的框架，然后我就在上面做到死，肯定不會這樣子。所以我總會說有各種各樣可能的問題，這些可能的問題怎么樣用別的方式來解決，這個是一個很大的問號。

陳茜：

現(xiàn)在大語言模型最大的問題是什么？

田淵棟：

最大的問題就是數(shù)據(jù)量需要很多。需要很多數(shù)據(jù)量，那么訓(xùn)練出來的模型質(zhì)量就肯定很好了，但是肯定沒有人那么高效，這個是很大的問題。因為對人來說能學(xué)完的樣本數(shù)非常少，人一生能學(xué)到的token的數(shù)目可能就只有最多最多100億的級別，特別是文本token，這個之前我也在一個演講分享上面算過，大概是這個數(shù)字。但是現(xiàn)在大語言模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)很輕易的能達到10萬億或者說30萬億這樣的大小，中間有1000倍的差距。這1000倍差距。怎么樣去用人類的學(xué)習(xí)能力去彌補？很難彌補，但人就是能學(xué)得很好。

在人類歷史長河中，有各種各樣非常厲害的科學(xué)家，他們的思路和想法都是獨一無二的，他們那個時候也沒有看過那么多書，也沒有那么多的數(shù)據(jù)，但他們就是能夠發(fā)現(xiàn)一個很有意思的新的定理、新的證明、新的發(fā)現(xiàn)或者新的發(fā)明。所以對他們來說，他們這些能力從哪來的？大語言模型現(xiàn)在那么多token放進去了之后，有沒有達到人的能力？這個其實是現(xiàn)在很大的一個問號。

所以如果是這樣的話，其實也許我們現(xiàn)在訓(xùn)練算法并沒有達到最優(yōu)的，有可能有更好的算法、更好的邏輯，或者更好的方式去學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)中涌現(xiàn)出來的那些表征，用它來解決問題。也許梯度下降可能并不是一個特別好的方案。可能突然有一天也許不要做梯度下降了，可能別的方法來做，這是我的一個暴論吧。這樣的話也許我們整個訓(xùn)練的框架可能要改變。當(dāng)然這個不一定現(xiàn)在能出現(xiàn)，但是我覺得以后可能是一個可以去實驗的比較有意思的方向。

05

強化學(xué)習(xí)與高級智能

陳茜：

我看最近業(yè)界對強化學(xué)習(xí)有一點爭論，特別是最近Andrej Karpathy接受了一個播客采訪，也發(fā)表了一些比較負面的一些觀點，你是怎么看RL（強化學(xué)習(xí)）這條路線的？

Andrej Karpathy，圖片來源：The Information

田淵棟：

對，我一直是做這個方向的，我也是這么覺得的。因為RL（強化學(xué)習(xí)）本質(zhì)上來說是個搜索的過程，它的好處就是對于你給定的一些難的問題，讓它去搜出來，在搜索的過程中它學(xué)到的數(shù)據(jù)、獲得的信息的質(zhì)量要優(yōu)于被喂的數(shù)據(jù)。這個就相當(dāng)于有一個人是去老師那邊聽課，他就相當(dāng)于是Supervised Learning（監(jiān)督學(xué)習(xí)）。還有一個人說我不去老師那邊聽課，我就自己去玩，然后把問題解決了。這兩種方式我覺得后者學(xué)習(xí)出來的能力應(yīng)該說更本質(zhì)，解決問題能力更強。所以我覺得RL（強化學(xué)習(xí)）在這方面應(yīng)該是優(yōu)于SFT（監(jiān)督式微調(diào)）的。

你看現(xiàn)在很多的文章，在很多問題上，尤其是推理問題是，確實強化學(xué)習(xí)的能力比SFT（監(jiān)督式微調(diào)）能力要強。你知道你要做強化學(xué)習(xí)才能讓這個模型真的學(xué)會推理，如果你做SFT（監(jiān)督式微調(diào)）的話，這個模型可能就記憶了，就是之前的那些推理的過程它并沒有產(chǎn)生泛化能力，或者在新的問題上可能泛化能力沒有那么強。特別是如果你做了大量的SFT，這個模型的質(zhì)量就可能會下降。所以這是這兩個的區(qū)別。

但是強化學(xué)習(xí)它只是個范式，它不是說是有什么神秘東西在里面。因為它最終的目的還是改變權(quán)重，這跟SFT（監(jiān)督式微調(diào)）是一樣的，只是說改變權(quán)重的方式不太一樣。所以其實最終也許存在一個方式可以統(tǒng)一強化學(xué)習(xí)和SFT（監(jiān)督式微調(diào)）監(jiān)督式微調(diào)吧。因為最終目的都是改變權(quán)重，也許我有更好的方法來做這些問題。而強化學(xué)習(xí)對大家來說，就是一種不同的數(shù)據(jù)采集的方式而已。它是通過邊搜索邊采集，然后把這些數(shù)據(jù)放在一起再去做訓(xùn)練。這樣的方式相當(dāng)于是一個主動學(xué)習(xí)的方式，跟SFT（監(jiān)督式微調(diào)）的方式是不一樣的。

所以我覺得強化學(xué)習(xí)最大的好處是：它是主動學(xué)習(xí)的，它能對數(shù)據(jù)的分布產(chǎn)生很積極的影響，這是它最最核心的地方。而不是說是它的目標(biāo)函數(shù)不一樣，或者說它的訓(xùn)練算法不一樣，不是這樣子。我覺得最終還是看它采集的數(shù)據(jù)，它的質(zhì)量是跟SFT（監(jiān)督式微調(diào)）是不同的。所以它才能夠解決一些比較難的問題吧。

Andrej Karpathy之前說的那些東西有些我也覺得挺好的，像關(guān)于AGI（通用人工智能）還有10年這樣的論斷，比如我們是進入了以十年為尺度的時代，而不是進入一個立即就能獲得AGI能力的這樣一個世界。對于這點我也是相信的。像我自己之前也是用過GPT-5幫我一起做一篇文章，我最近一篇文章其實是我和GPT-5通過self-play（自我博弈）做出來的。相當(dāng)于我沒有任何的學(xué)生，我就每天跟GPT-5去對話，我說我有這樣的問題要解決，這個問題我們怎么制定研究方法，然后它會給你規(guī)劃。

但是你會發(fā)現(xiàn)如果你自己沒有domain knowledge（專業(yè)知識），這個規(guī)劃其實做出來了也是跟大家差不多的，沒有什么創(chuàng)新性、沒有什么原創(chuàng)性。但是作為研究員就是對這個問題有很深的理解，或者說我知道這個規(guī)劃或者說它的這個思考的方式是不對的，或者說它的規(guī)劃有致命的問題。把它指出來跟它說了之后，GPT-5就會在這方面更深入，最終得到一個比較好的結(jié)果。所以這種高層的human insights（人類洞察力）、human knowledge（人類知識）和對這個問題的獨到見解，這些東西現(xiàn)在的模型是缺的。你必須有這些東西之后才能讓這個模型變得更強。所以你要說AGI沒有這些東西那就不能稱之為AGI。

陳茜：

但模型是不是永遠都沒有辦法獲得最頂尖的這種insight（洞察力）？因為insight還是永遠都是人來引領(lǐng)的。

田淵棟：

是的，跟以前自動駕駛是一樣的：一開始進展非?？欤蠹視X得馬上就能取代人了，但是越往后走問題越大，為什么呢？因為好的洞察、好的數(shù)據(jù)越來越少、越來越難找、數(shù)據(jù)越來越少，那模型就訓(xùn)練不上去。人對于數(shù)據(jù)的獲取能力和人對于數(shù)據(jù)的深度挖掘能力永遠是超過計算機的、超過所有的模型。同樣的問題，可能人只要一兩個樣本就能看到本質(zhì)，但是計算機或者說現(xiàn)在的大模型的話它可能需要比如說至少幾百、上千的樣本才能大概感覺到一個輪廓，預(yù)訓(xùn)練可能是需要更多的樣本。

在這種情況下，如果樣本數(shù)不夠的話，人永遠是比現(xiàn)在的大模型要厲害的。特別是對一些小領(lǐng)域的專家，他們甚至自己也沒有辦法把自己學(xué)過的樣本吐出來給計算機看，因為這些樣本可能在他腦子里，就是他的經(jīng)驗，這些經(jīng)驗很難去量化成一些句子。如果是這樣的話，AI就只能永遠是跟著人后面走了。

人通過某種比較好的信息處理的方式獲得一些洞察，然后灌給計算機、灌給AI，讓AI在這個方向上去做得更好，目前是這樣的一個狀態(tài)。

06

計算量不是全部

Scaling Law是悲觀的未來

田淵棟：

我覺得這也是跟我之前的一些論斷是比較接近的，因為我以前也是接過采訪，我說：Scaling Law（縮放法則）是一個悲觀的未來。因為Scaling Law這個話題本身是一個很奇怪的話題。

如果在以前跟大家說，我加指數(shù)級的樣本或者指數(shù)級的計算能力進去之后，我們的表現(xiàn)會上升而且上升的速度是線性的。我覺得以前的機器學(xué)習(xí)科學(xué)家會覺得這些事情是trivial（微不足道）的。因為不管什么模型，你都可以做出這樣的論斷：往里面塞數(shù)據(jù)，然后就會有更好的結(jié)果。

但是我覺得我們真正追求的是：什么樣的模型能夠在這條路線上走得更有效率、更高效、更快，而不是說是滿足于這個law（法則）是對的。因為這個law（法則）它給你通向的未來是一個比較悲觀的未來，你需要用指數(shù)級的樣本塞進去才能得到一個比較好的結(jié)果。如果是這樣的話，總有一天我們地球上所有的資源全部會被用完。地球上所有的能源、所有的電力全部都會被用來訓(xùn)練大模型。在這種情況下，我們是不是還要依賴于這個能力去改變我們這個世界？這個是一個很大的問題

我覺得某個時候可能大家會意識到：計算量不是全部，我們可能需要對模型有更深的理解。而且這改變應(yīng)該會慢慢會發(fā)生，這是我的一個想法。

陳茜：

我們就需要一個更高效的方法來發(fā)展智能，你覺得需要花很長的時間才會找到這個解法嗎？

田淵棟：

我覺得大家也在努力吧，所以應(yīng)該會花一些時間去做這些事情。至少對于現(xiàn)在來說，大語言模型它的能力是很強的，就算我們這個模型能力現(xiàn)在停滯不前，它對于各行各業(yè)的影響也是非常大的。我覺得至少能夠自動化很大一部分東西，能讓很多人的能力變得更強。我都覺得我加大語言模型，已經(jīng)遠遠超過以前的我了。所以這讓我覺得，這上面有很多很多空間可以做。所以我有很大的一個感慨就是，我覺得本身是一個新時代的到來了，就算大語言模型的進展不夠快的話，未來至少兩到三年、三到五年這段時間之內(nèi)，還有很多機會的。

陳茜：

所以你接下來還是想做前沿研究這一塊，還是想去嘗試一下application（應(yīng)用）這一塊？

田淵棟：

當(dāng)然最好是把兩個合起來，如果我能夠做一個前沿研究并且這個前沿研究是自動化的研究，那就很厲害了。我已經(jīng)感覺到我的研究范式，可能都會被自動化的pipeline（項目流程）所代替一部分。不一定是Agent（智能體），但是Agent（智能體）肯定是一個很重要的因素。

用Agent（智能體）的話可以幫你做很多事情，比如說你也許不需要自己回郵件，或者說你不需要去管理自己的to-do list（待辦事項），或者說你不需要自己去做一些繁瑣的事情。這些東西都可以用計算機來幫你做一些自動化，問題是不大的，而肯定是會發(fā)生的。

但是更重要的一個問題是，AI能不能代替人的一些高級活動？人的一些比較高級的思路，需要人的一些重要的insights（洞察）的活動，多大程度上能夠讓AI幫忙去做成了？有很多難的一些科學(xué)問題，AI能不能把這個事情做成？現(xiàn)在這個還不知道。如果能做成的話，反過來也可以對我的研究產(chǎn)生影響。

研究上來說，也許我會成為一個超級研究員。加了很多AI之后，我一方面能做更好的研究。另一方面，這些工具本身也可以用來造福別的東西。如果是這樣的話，可能會很有意思。

圖片來源：arxiv

陳茜：

你在被拉去救火Llama 4之前，手上在研究什么？

田淵棟：

我們這邊在做一些關(guān)于reasoning（推理）的一些研究，主要是關(guān)于思維鏈的形態(tài)和訓(xùn)練的方式做了一些研究。o1是去年9月份出來的，其實我們在o1出來之前我們就注意到：非常長的思維鏈它會對整個模型的Scaling Law（縮放法則）產(chǎn)生影響。

如果處理一個問題時，你沒有那么長思維鏈的話，它的Scaling Law（縮放法則）是沒有那么理想的，你需要花很多很多樣本才能獲得一個比較好的結(jié)果。但是如果你有很長的思維鏈，你就會讓這個模型的Scaling Law的code（代碼）變得非常理想，我可以用比如十分之一的樣本、十分之一的parameter（參數(shù)）獲得更好的效果。這個其實我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，但是然后我們接下來就在思維鏈上做一些各種各樣的變換、各種各樣的探索。包括我們?nèi)ツ昴甑鬃龅挠眠B續(xù)空間來做隱空間推理，這篇文章現(xiàn)在確實受到了不少的關(guān)注，可能半年就已大概有200多個引用，很多人愿意follow up（跟進）做一些探索性的工作，而且確實能看到一些進展。

所以我覺得這些東西都是很有意思的，我們?nèi)ツ暌沧隽私蠨ualformer的這篇文章，比較早地提出來：怎么樣做混合思維模型，怎么樣長思維和短思維放在一起訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)這模型其實比單純訓(xùn)練長思維、單純訓(xùn)練短思維效果更好。現(xiàn)在其實這已經(jīng)成為標(biāo)配了，大家所有的思維模型都有這個長短思維自適應(yīng)的性質(zhì)。所以應(yīng)該說去年那些研究還是比較跟得上時代的。

07

回顧FAIR十年生涯

遺憾與收獲

陳茜：

你在FAIR還有什么遺憾嗎？

田淵棟：

這個話很有意思。我覺得遺憾可能是：我在FAIR工程工作應(yīng)該做更多一點，可能更好一點。

我其實剛?cè)AIR的時候，大概在前幾年可能工程工作做得比較多，我之前的一些項目，像圍棋這些項目都是自己比較多地做工程化的工作。當(dāng)時我還被批評說，這個人過來是research scientist（研究科學(xué)家），怎么天天做工程。當(dāng)時有人跟我說：“別人打開屏幕全是文章，你打開屏幕全是代碼”。

后來我就說，如果研究科學(xué)家不能做工程的話，那我多看看代碼、多看看文章。所以你會發(fā)現(xiàn)，我在2015年到2018年這段時間之內(nèi)，基本上工程比較多，2018年之后到現(xiàn)在其實研究比較多，大概是這樣的一個狀態(tài)。

這當(dāng)然是跟FAIR當(dāng)時的指揮棒有關(guān)系，另外一方面就是說我自己也有一些研究上的興趣，想要做一些更多的研究，所以就切過去了。但是現(xiàn)在你會發(fā)現(xiàn)，其實在現(xiàn)在這個時代，工程能力強的人反而更受歡迎。所以就很有意思，研究能力強的人也很受歡迎，但是最好是工程能力和研究能力都強，這樣是最好的。

陳茜：

那這也太難了。

田淵棟：

對，但是我覺得我可以做到這一點。所以我現(xiàn)在也在更多地做一些工程上的工作，我可以把很多東西再重新拾回來，然后把這些工程事情做好，這都是可以的。

我覺得在FAIR做最大的收獲，應(yīng)該是2018年之后，我在這段時間之內(nèi)有很多的research taste（科研品位），就是對研究的一些品位和知道怎么做研究的一些方案。而且這些品位在最近幾年的一些文章里面就慢慢體現(xiàn)出來。

所以有品位之后，這對將來的路有很大的幫助，這個是很重要的。因為如果一個只做工程的人，他有一個比較大的問題是，他可能會只做工程上一些難的問題，但是并不知道這東西有什么用。但是如果有研究的品位的話，意味著就是自己給自己設(shè)一條道路可以一直往前走。這個對于一個人的人生來說有非常好的好處。

08

談AI人才戰(zhàn)

不要追逐“稀缺性”

陳茜：

我還有一個問題非常好奇，現(xiàn)在各個公司AI的競爭這么激烈，同時人才搶奪戰(zhàn)也很激烈，包括Meta最新的Lab，花很多很多錢在一個人的身上。你覺得現(xiàn)在這個階段，什么樣的AI人才是最稀缺的？

田淵棟：

我覺得這個完全看每個人的定位。首先我想糾正一個點：大家不要去想現(xiàn)在誰是最稀缺的，因為有可能過個兩年，這個稀缺的定義就發(fā)生變化。你想Yann LeCun坐了那么多年冷板凳，突然之間就拿圖靈獎。所以我是覺得大家應(yīng)該想一想什么才是自己最想要做的事情，而不是說是去做那些可能公司喜歡的事情，我覺得這個可能更重要。

因為整個過程可能已經(jīng)跟以前不一樣了，對以前的情況來說，比如說市場發(fā)出個信號：我們需要什么方向的人才。這個信號可以通過大學(xué)的方式慢慢地往下傳播，比如說最近十年之內(nèi)什么樣的人才最吃香。然后這個信號傳到大學(xué)，大學(xué)會擴招對應(yīng)的系、對應(yīng)的老師，一些學(xué)生就會去投報這個系，經(jīng)過四年或者更長時間的培養(yǎng)之后，這些學(xué)生最終滿足市場的要求，大概這樣的一個過程。以前這個循環(huán)是走得通的，因為整個邏輯、整個速度是比較慢的，整個行業(yè)周期可能以10年或者20年的周期來在波動

但是現(xiàn)在可能整個周期變得非?？?，等到你想要學(xué)市場上火熱的技術(shù)之后，全世界的人都在學(xué)。你想到了，別人也想到了。這世界上總有學(xué)得比你快的，總有學(xué)得比你好的，總有馬上上手把事情做成的。所以你很有可能會發(fā)現(xiàn)：你學(xué)了半年、一年之后，你做不過別人，你還是沒有辦法出頭。這樣的話，市場發(fā)生了變化，也許明年就不是某個方面能力最重要的一個時代了，可能換了別的東西。你這時候再去學(xué)，就可能一直會跟在別人屁股后面走。

所以也許以后大家會突然發(fā)現(xiàn)：與其聽從市場的號令還不如說我自己做自己想做的事情。一個是做得很開心，另外就是說一旦這個東西被人發(fā)現(xiàn)了，它的收益是很大的。這個當(dāng)然是理想情況了，實際情況肯定是會兩邊要結(jié)合。你肯定會希望你自己判斷某個方向在將來一段時間之內(nèi)有沒有用，再加上你自己的愛好，最后兩個拼起來得到一個比較有意思的組合，之后你可以在上面多花功夫。所以說非常難去做判斷，因為完全要看你自己的能力。

陳茜：

我感覺你還是一個非常有理想主義的人，上一次播客也跟你聊過，感覺FAIR之前也是一個非常有理想主義的團隊。但是在當(dāng)下，我覺得市場有點扭曲了，因為競爭特別激烈的時候，可能很多的文化、很多的信仰就會出現(xiàn)一點的偏差。你覺得在現(xiàn)在的這樣的情況下，還存在說會有比較理想化的research lab（研究實驗室）嗎？可能Ilya Sutskever他的團隊、Mira的團隊被認為是比較有理想化主義的。他們的對面就是Sam Altman，非常的商業(yè)化、很激進。你怎么去看這之間的平衡呢？

田淵棟：

我覺得首先是不要把大廠當(dāng)成鐵板一塊，因為大廠里也有很多的組，他們里面也有研究團隊，這些團隊本身也會有一些科研精神和研究自由。FAIR只是一個非常出名的地方，但是其實有很多地方雖然沒有像FAIR那么有名，但是它們也有一個自由空間可以做研究。就算在Meta內(nèi)部也有不少的組，他們有做研究的空間。我有很多合作者在Meta里面，他們也做一些研究。所以這個問題我不覺得是個問題。

也許就算FAIR可能因為這次的原因，或者另外原因?qū)е乱院罂赡軟]有再那么科研化了，但是還是會有很多地方可以做。因為這個問題很前沿，所以甚至你做startup（初創(chuàng)公司）的時候，你也肯定在有些地方上面會有些事情可以做。

我們在討論研究的時候，是指這個過程本身：找到一些新的難題的解決方案，這叫研究。也可以叫Re-Search（研究） ，其實它是search（探索），不是一個抽象的概念。所以我覺得有很多地方可以做，不是鐵板一塊說：大廠不能做了，小廠可以做，不是那么簡單。是完全取決于哪個組、哪個人、有什么樣的資源、什么樣的東西，這些人放在一起會有什么樣產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)等等?？赡芙裉炜梢宰?、明天不能做。或者說一段時間之內(nèi)它有這個空間，換一個其他時間就沒有這個空間。所以無數(shù)人都在思考這個問題。也許會在這段時間之內(nèi)，肯定出一篇新的工作，去影響整個領(lǐng)域。

所以研究永遠是會繼續(xù)進行的，只是說它的形式可能會變成更像游擊戰(zhàn)這種形式。并不是說只有一些非常知名的研究機構(gòu)他們會做研究，他們會說：我付出我們所有的時間和精力做研究?？赡懿皇沁@樣，你總會發(fā)現(xiàn)有很多有理想的人、有理想的小的組織在繼續(xù)做他們想做的事情。不是0或1，會有很多灰色的地方

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陳茜：

最后一個問題是：你的下一步是什么？

田淵棟：

下一步我剛才說了還沒確定，所以還在討論中。因為現(xiàn)在離被裁還沒到一個禮拜，所以也會有一些考慮和想法。

剛才問的是我想去做應(yīng)用，還是想去繼續(xù)做我的一些科研研究，我回答當(dāng)然是最好兩個拼起來。我們能找一個辦法，能夠賦能我的科研研究的同時，本身也是能夠做很多別的事情。

陳茜：

有這樣的機會存在嗎？

田淵棟：

我不知道，但是一般來說是這樣的：我們先設(shè)定一個高的目標(biāo)，然后再去看。因為一般來說人會比較現(xiàn)實，說有這樣的機會我就不用想了。但其實應(yīng)該是倒過來，你先想一個不可能實現(xiàn)的目標(biāo)，然后再去想有什么東西可以去支撐，這可能會讓你有更好的方向可以走。

陳茜：

好的，那就期待你接下來宣布你的下一步動向了。

以上就是我們對田淵棟的采訪全部內(nèi)容，我們也期待他的下一步動向，我非常希望他能夠找到滿足前沿研究和工程應(yīng)用兩者平衡的新角色，我想，這也是AI的前沿工程師們都在探尋的路。祝他好運。

你們認為這樣的AI工作存在嗎？歡迎大家在評論區(qū)留下你的想法。

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