Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

机器之心编辑部

贾扬清离职Facebook,被曝将加入阿里硅谷研究院

一则知乎问答贴透露,Facebook 研究科学家贾扬清将离职 Facebook 加入阿里硅谷研究院。

「如何评价贾扬清离职 Facebook?」,昨日,这则知乎问答透露了 Facebook 研究科学家主管贾扬清离职的信息。

  • 原帖地址:https://www.zhihu.com/question/314292977

这则帖子的信息源来自 Bo Zeng,据公开信息显示,Bo Zeng 为 Airbnb 机器学习工程师,曾在 Facebook 做过研究科学家。但网络公开信息显示,当前未有更多信息源确认贾扬清离职,贾的个人主页职称依然为 Facebook 研究科学家主管。

值的一题的是,在这则知乎问答下,Bo Zeng 回复暗示 3 月 8 日为贾扬清在 Facebook 的最后一天,之后将会加入阿里巴巴,成为阿里 VP(被网友质疑),可能加入阿里云服务团队,可能加入阿里 AI 研究团队。

Title 显示为 Facebook 软件工程师的知乎用户晓飞回答说,其实贾扬清还会在湾区。因此贾扬清将加入阿里硅谷研究院信息准确度更高些。

当然在帖子回复里面也有「阴谋论」说法,「吃瓜」群众可浏览原帖查看。

总而言之,种种信息表明,贾扬清确切将从 Facebook 离职加入阿里巴巴。但机器之心未能从阿里巴巴得到证实,贾扬清方面截止发稿之前还未回复。

华人 AI 青年先锋

贾扬清作为深度学习领域的青年先锋人物,他在计算机视觉深度学习框架领域的研究一直为大家所关注。因此他离职 Facebook,回到国内加入阿里巴巴必定备受瞩目。

贾扬清在清华大学获得硕士和本科学位,在 UC Berkeley 获得计算机科学博士学位,指导教授为 Trevor Darrell。在研究生期间,贾扬清曾在新加坡国立大学、微软亚洲研究院、美国 NEC 实验室和谷歌研究院工作/实习。值得注意的是,在 UC Berkeley 期间,贾扬清开始接触深度学习,并创建了 DL 框架 Caffe。

在 UC Berkeley 完成学业后,贾扬清从 2013 年 12 月到 2016 年 2 月在 Google Brain 担任研究科学家,致力于前沿的深度学习研究和工程,参与 ImgeNet2014 比赛(GoogleNet)、移动端深度学习TensorFlow 框架的开发以及其它产品领域的研发等。

在 2016 年从谷歌离职并加入 Facebook 的过程中,贾扬清表示:「在 Google 实习过两年又工作过两年,无论是技术还是科研都感觉收获颇丰,换到 Facebook 的原因也是为了在个人发展上能学到一些不同的东西,为将来的职业发展继续做准备。」

贾扬清近几年在 Facebook 中主要领导团队构建通用的、大规模的 AI 平台,它们可用于各种 Facebook 应用。目前该系统已经成为 Facebook AI 产品的核心,例如排序、计算机视觉自然语言处理语音识别、移动 AI 和 AR 等。

在 Facebook 期间,贾扬清领导了很多优秀的工作,包括 2016 到 2017 年主要开发的 Caffe2、2017 年创建的神经网络通用交换格式 ONNX,以及 2018 年联合领导的 PyTorch 1.0 项目。

所以从经验到兴趣,贾扬清对我们耳熟能详的深度学习框架都有一些贡献。他这几年在 AI 软件堆栈的设计上非常活跃:创建 Caffe、开发和维护 TensorFlow、创建和领导 Caffe2 及 ONNX 的开发。贾扬清表示他主要的兴趣在于 AI 硬件和软件堆栈的发展,将计算机前沿发展与传统工程智慧相结合。

通过 Google Scholar,贾扬清目前的论文引用量已达到了 37851:

其中引用量最高的三篇论文都非常有名,其中包括提出了 GoogLeNet(或 Inception-v1)的论文 Going Deeper with Convolutions,该网络获得了 ImageNet 2014 年挑战赛的冠军。后面两篇论文同样非常重要,它们体现出贾扬清对 Caffe 和 TensorFlow 等 DL 开源项目的贡献。

产业贾扬清Caffe2GoogLeNet
3
相关数据
微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的创新,助力微软实现长远发展战略。

http://www.msra.cn
Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

GoogLeNet技术

同样在2014年,谷歌提出了 GoogLeNet(或Inception-v1)。该网络共有22层,且包含了非常高效的Inception模块,它同样没有如同VGG-Net那样大量使用全连接网络,因此参数量非常小。GoogLeNet最大的特点就是使用了Inception模块,它的目的是设计一种具有优良局部拓扑结构的网络,即对输入图像并行地执行多个卷积运算或池化操作,并将所有输出结果拼接为一个非常深的特征图。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

阿里云机构

阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。 阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录。 阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。 2014年,阿里云曾帮助用户抵御全球互联网史上最大的DDoS攻击,峰值流量达到每秒453.8Gb 。在Sort Benchmark 2016 排序竞赛 CloudSort项目中,阿里云以1.44$/TB的排序花费打破了AWS保持的4.51$/TB纪录。在Sort Benchmark 2015,阿里云利用自研的分布式计算平台ODPS,377秒完成100TB数据排序,刷新了Apache Spark 1406秒的世界纪录。 2018年9月22日,2018杭州·云栖大会上阿里云宣布成立全球交付中心。

https://www.aliyun.com/about?spm=5176.12825654.7y9jhqsfz.76.e9392c4afbC15r
阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。

https://www.alibabagroup.com/
知乎机构

知乎,中文互联网综合性内容平台,自 2010 年成立以来,知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围,独特的产品机制,以及结构化、易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、商业、影视、时尚、文化等领域最具创造力的人群,已成为综合性、全品类,在诸多领域具有关键影响力的内容平台。知乎将AI广泛应用与社区,构建了人、内容之间的多元连接,提升了社区的运转效率和用户体验。知乎通过内容生产、分发,社区治理等领域的AI应用,也创造了独有的技术优势和社区AI创新样本。

zhihu.com
推荐文章
暂无评论
暂无评论~