资料来源：LatePost“ 1亿目标的小目标和Agi的大目标”。访谈丨郑曼奇（Cheng Manqi）于2025年6月收集了Yao Yinan，Meta获得了49％的AI量表，以143亿美元的价格获得了28年历史的创始人AI Alexander Wang；之后，Meta以高价招募了领先的AI研究人员，在4年内提供了3亿美元的惊人薪水。新的血液和一些原始的META的AI团队是由Alexander Wang和前Github首席执行官Nat Friedman指挥的Meta超级智能实验室（MSL）。正如每个人都期望的元Yixue Llama 4在9月一样，元AI团队的辞职浪潮：伯特·马赫（Bert Maher）（加入人类人士）已经在元中工作了12年，并参加了Pytorch Construction；在不到2个月的时间里，两名开放研究人员加入了Openai（Avi Verma和Ethan Knight）。在这一集中，我们邀请了Pokee AI的创始人Bill Zhu，他与Meta合作了7年以上耳朵并担任“应用强化学习”部门的负责人。他于去年10月创办了自己的业务，并成为一名代理商，并以强化为主要的研究。 Pokee AI在今年7月完成了1200万美元的种子，并将其包括在A16Z的工作流动代理的基准企业目录中，这是一家著名的美国技术投资机构。 Zhu Zheqing分享了他注意到的硅谷中AI领先人才的流动趋势，该组织在美国大型AI公司的组织特征，例如Meta，Google，Google，OpenAI，Anthai，Anthropic，Anthropic和Business Techniques toppart in and Flanciques flubsitiques。而且，作为AI的创始人，如果feetno发展了一个新的组织，该组织今天是AI（AI-NENANIDE）的本地。以下是播客文本的汇编，其中一些简化了。梅塔（Meta）曾是一家前硅谷制造商，拥有商人最强的环境，但在流行病期间变得肿，后期变得很晚：梅塔（Meta）最近经历了一次高价戏剧性地转向人才丧失，甚至还有两名刚回到Openai的OpenAI研究人员。您认为这是怎么发生的？朱·齐平（Zhu Zheqing）：硅谷经常流动员工，但三个月内没有多少人换工作，更不用说他们在元中获得的薪资套餐比OpenAI等公司更慷慨。有人这次很快就离开了，所以他可能不习惯梅特托的戒指。在我在2017年加入的头两年中，Meta是美国最社交的公司：编写代码，批准，在劳动环境中在线，整个过程仅需几个小时，而且非常好。在流行病之后，该过程没有改变，但是元组织变得更加炎症和许多VP水平。每个重复应由许多VP批准。但是，他们通常不了解该项目或有时间。他们正式审查了它，留下了一组指示，使一切都如此生气，许多人重新因此签名。同时，元数据具有更多的内部“政治斗争”。这次离开的许多员工来自OpenAI或Google。他们通常在与环境的政治斗争中效果不佳，并觉得自己正在浪费时间。对于高水平的人才，有很多选择，而且他们经常同时被十二家公司抢夺。难怪他们会很快离开。最后：扎克伯格（Zuckerberg）负责28岁的亚历山大·王（Alexander Wang）负责超级智能实验室。他是否试图改变并试图重现一个更平坦的人，并且更接近商人的文化？ Zhu Zheqing：我认为这是他最初的意图。但是，超级情报实验室已经有5,000人，现在是SOTA模型的主要培训团队（最先进的模型，它是指在特定设计/调整中的公共分析中表现最好的模型），有20多人负责基础架构和工程支持，以及一些产品经理ALS ALS ALS ALS ALSo考虑功能方向，例如模型中最重要的部分，以及最重要的事情，最重要的方向也是如此，模型中最重要的方向也无关紧要。其余的组织使Medyo被边缘化，而不是产品的主要产品线。因此，如果Meta的目标是让Llama超过GPT-5，那么可能需要的是一支由150至250人组成的主要团队，以极端的方式做事，而不是由5,000人组成的大型团队，而这将相互阻止。我还怀疑里面有一个“赛马”现象 - 不是被动的，而是活跃的。元文化的文化非常重要，并将开始类似的方向。该产品显然拥有，但模型培训不是。只要培训结果很好，任何人都可以尝试一下。缺乏慰问使管理和协调更加困难，因为许多团队可以同时做同样的事情。亚马逊没有很多问题，因为他们的每个这些Areit业务有自己的研究小组，资源和目标与特定产品相关。尽管这两个团队制作了类似的型号，但可以将它们放入他们的产品中。 Google更依赖于被认为是有力研究的人，以确定方向，而其他人则与实施相对自上而下。它减少了内部不愉快的问题，并开始与工作分开。 Openai和人类是由任务驱动的。他们首先设定了明确的目标：模型需要实现的技能以及哪些基准负责。然后，整个公司都围绕这个目标而努力，而且没有多少团队反复做同样的事情。此外，他们的团队规模不大，需要集中精力。迟到：元也有许多产品。为什么这与亚马逊不同，而每个产品线的研发都属于其自身的情况？ Zhu Zheqing：主要原因在于元器官的结构Ization，该部门对产品没有强大的控制。组织中的所有代码和基础设施基础都是完全开放的，任何团队都可以更改另一个人类代码，从而导致缺乏产品的团队处置权。其次，该部门的财务自主权薄弱。 VP预算有限，不能用于提供大量资源。例如，他无法决定谁会给予奖金，在数据中心花费多少钱，也没有避免一半的部门并专注于计算能力的资源。对于元小组而言，人类是一个好主意，在现有的情节中行事，很难做出战略性的改变，例如创业公司。迟到：这种形式的组织在元中有什么好处？ Zhu Zheqing：优势是速度非常快。例如，当我练习模型时，我了解到推荐的Facebook Feed模型出了问题。我可以直接与团队交谈，甚至更改它精灵。最终，该模型被完全取代了不到半年。在正常过程中，跨团队模型的转换长期以来一直被VP卡住。它的缺点也很明显：自2017年以来，该公司的员工人数增加了几次，并已扩大到70,000至80,000。一件事是由一个人完成的，但现在五个人做到了。绩效需要共享，而利益分布不均可能会很容易成为大型公司常见的政治斗争。示例：假设A团队的目的是在公司的所有产品线中建立模型，而B团队的目的是增加2％产品的DAU。如果B团队的产品使用A团队A模型，而DAU将上升2％，谁将被归功于谁？双方都将争夺信贷。因此，B团队可以重新定义模型本身，而不是直接使用A。劳工分部？ Zhu Zheqing：它们都具有相同的目的，这是启动的关键。尽管团队中有成千上万的人，只要每个人都不关心信用分配，就不存在政治斗争。迟到：如何实现与成千上万的人一起塑造目标？ Zhu Zheqing：有一个关键点，也就是说，如果所有员工都在做一项真正重要的任务。公司中的所有事件都可以分为20％，对于80％的人来说并不重要。如果每个人都做重要的20％并且仍然很忙，那很好。但是，一旦一个人完成了第二任任务的80％，他们希望很重要。为了维持财务报告，收入和股票价格，大公司将招募人们做只能带来1％增长的事情，因为即使收入的增长也很少也可以弥补劳动力成本。这些人也想做重要的事情，而政治斗争也会出现。迟到：从“任务驱动”看，如何了解伊利亚和山姆对于Tman的角色？ Zhu Zheqing：当重要成员的个人任务中有Mdverity时，任务驱动的公司很容易跌落。因为唯一的债券不是金钱，而是使命。成员的任务不同，公司自然分配；为了成长，利益的结合是最可靠的。 Openai中Sam Altman和Ilya之间的主要区别在于SAM致力于用户的增长。 ILYA更专注于模型安全性和可靠性。两条道路都需要大量的能源和资源，公司只能选择一条，因此一个人最终会离开。迟到：关于Meta员工的混乱，除了当今的深刻原因外，有些人还指出，亚历山大·王的风格太强了。 Zhu Zheqing：我认为这不是个人风格，而是建筑不匹配的。 Sa Lai，首席执行官不直接负责研究。例如，在Openai，Sam Altman是首席执行官，Mira是CTO，但其他人则领导了研究团队-Greg Brockman，John舒尔曼，诺阿姆·布朗等。他们知道该去哪里。现在，元的情况就像山姆·奥特曼（Sam Altman）直接管理研究团队的存在。还有另一个细节。在这种渴望真正说服公众之后，年轻的研究人员很难长大。您所需要的只是一条尊敬且一致的公司路线。但是很难找到这样的人。迟到：伊利亚离开后，谁将在Openai中扮演主角？ Zhu Zheqing：实际上，很多人。例如，诺阿姆·布朗（Noam Brown）有许多代理方向。舒尔曼（Schulman）主要是RLHF（研究人类评论）和RL（对加强，较差的RAL研究）；和扬·莱克（Jan Leike）。他们过去并按照公司研究的方向做了重要的事情，因此每个人都愿意遵循。但是，如果允许新移民排除更广泛的方向，那么很难说服公众。但是除了Noam Brown，今天提到的一切都被抛在后面。科学家与工程人才：工程师G人才将在未来2 - 3年内确定公司的发展，科学人才将在未来10年内确定公司的发展，但是您可能无法在2 - 3年后生存：Chatgpt Research的重要成果是多大的？ Zhu Zheqing：通常，它已经35-40岁了。一个普遍的情况是，这个人对基金会进行了大量研究，并且一直是该方向的领导者。例如，戴维·西尔弗（David Silver）是阿尔法戈（Alphago）的第一个角色。舒尔曼建议使用PPO算法（近端政策优化），一种兴奋的压力方法。 AI研究很难就当今的突破获得基础研究，因为它需要计算强度，并且计算的力量掌握在大型公司手中。医生只能以小公司尚未完成的小方向发布论文。或进入大公司并关注公司Mpany在LLM（大语言模型）中的军舰。结果，在过去的三到四年中，没有任何医生毕业，写了远处的算法，例如PPO。问题是，如果LLM遇到瓶颈，它如何破裂？目前没有什么真正打开了这条新的道路。迟到：这里有不匹配，最高才能更雄心勃勃地做原始工作，但是大公司更有可能在明显回报的主线中发展发展。 Zhu Zheqing：我也想进行开创性的研究，但是在过去的7 - 8年中，我更加专注于实施技术。当许多研究人员通常建立自己的方向时，他们将不做其余的事情并让其他人服从。但是，如果一家大型公司确实需要实施结果，那么研究五到六个人就足够了。理想的领导结构是：5-6位领先的研究人员，再加上5-6个地面才能，具有强大的实施能力。迟到：当你时，你没有提到xaiT研究了硅谷的重要AI公司。这是为什么？ Zhu Zheqing：讨论研究的顶级科学的下落时，我通常无法计算XAI。马斯克（Musk）是人物类型工程师的代表 - 使用现有技术实现最终实施，并创建了其他人无法复制的超级复杂工程项目，从而制定了障碍。这在AI中表示为扩大模型的大小，叠加计算能力，并不断向上推动模型的技能。当马斯克和Yann Lecun（图灵奖得主）在Twitter上吵架时，他们说：“没有研究，每个人都在工程学。” Xai更受工程学的驱动，而Google则受到科学革命性崩溃的驱动。迟到：这是中国和美国之间的差异吗？ Zhu Zheqing：我认为这是完全合适的。中国和美国都有致力于确定和定向的TA的才能l我更喜欢理解这一点：工程才能通常决定了未来2 - 3年的公司发展，而科学人才在未来10年内决定了公司的发展，但是您可能无法生存3年。迟到：与国内技术人员交谈时，每个人通常都认为中国不会取得最原始的成功。朱·齐平（Zhu Zheqing）：实际上，在Chatgpt出现后，民间LLM，很少有中国研究机构或公司试图挑战这一道路。中国研究人员始终承受着指标的压力，大学和企业正在追逐可能获得指标，执行绩效和发表论文的方向。许多美国团队的安息欧学院都在挑战变形金刚的协议（变形金刚：以自我注意为主要的神经网络的建筑，这已成为当代大型模型的基础设施）。他们的研究CH System多年来一直没有提供任何产出，但是由于资金流向最容易实施的LLM项目，因此这种环境也恶化了。由于在美国政府的领导下，美国大学和研究机构的资金也较小。迟到：研究人员的职业与技术周期有关吗？原始突破仅一次以集中的方式出现？ Zhu Zheqing：我不同意“循环”一词。研究的本质是选择。优秀的研究人员将看到3-5个方向值得做，而“幽灵”方向可以挑战顶级模型。关键是如何选择：您应该去大型工厂获得高薪，并做可以在短期内实施的项目；还是您应该留在大学和大学，尽管缺乏资金和计算能力，但是要断言实际的长期事情？每个人都有选择的权利。很多时候，当科学和技术机构变化回报，这是某人或小型团队突然决定挑战现有方向的时候。迟到：是否有类似于超级富裕基础设置，投资大量资金并提供足够的研究自由的模型的基础研究模型？ Zhu Zheqing：它存在。例如，比尔·盖茨（Bill Gates），扎克伯格（Zuckerberg），拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·巴尔索（Sergey Balso）建立了自己的研究基础，他们的资源非常丰富。但是，基金会的困难是招募人员，尤其是那些在领先人才中工作的人。对于那些工作和执行特定任务的人，可以同时加入大型工厂，您可以晋升为步骤阶段，但是如果您向该研究机构迈出新的方向，则可能没有结果。 Openai和Anthropic是最吸引人的吸引力，AI的领先才能希望成为Agi晚期到来的一部分：我谈到了导致元中人才丧失的排斥力量。那么哪些公司会吸引领先的人才吗？ Zhu Zheqing：我最想去的平均水平是Openai和Anthropic，其次是Google。实际上，Google的研究力量是在第一个梯队中，但是有很多人，而且增长的空间有限，因此在Openai和Anthropic之后之后。迟到：选择工作时，顶尖的技术精英会喜欢什么？ Zhu Zheqing：成为Agi出现并成为核心的一部分的一部分。换句话说，如果将来有一篇论文称为AGI或被确定为AGI的模型，他们希望自己的名字出现在集合中。迟到：这里的底线背后的动力是什么？ Zhu Zheqing：“为爱建造电力。”晚：这不是历史名称吗？ Zhu Zheqing：我认为这两个并不完全相同。 “为爱的电力开发电力”是出于爱的，但也可以预料，世界将会看到竞争诺贝尔奖或图灵奖的愿望。晚：最吸引人的东西目前，中国是像Bytes这样的Marbig公司，在美国似乎有所不同。 Zhu Zheqing：最终取决于资本市场。 OpenAI和Anthropic几乎是无限的资本储备，因为如果失败，整个AI AI投资圈将受到影响。但是国内模型初创公司没有这样的状态。更重要的是，大型公司愿意与他们合作，因为它们的模型能力超过了大型公司，例如Adobe，Azure和Google Cloud，他们都采取了主动权。出售人类模型，AWS也将积极销售OpenAI模型。迟到：在此繁荣之前，硅谷有没有良好位置的初创公司？ Zhu Zheqing：Google和Facebook是第一个。尽管Google有些动摇了一段时间，但它是由其自己的AI功能组成的。 Google Ay一流的技术仍然存在，更有可能会减少自身。 Meta Facebook和Instagram具有不稳定的社交状况两大护城河是因为用户很难摆脱现有的社会社会。后期：2023 Google看起来有些投掷；但是今年Google Gemini和Nano Banana大声又回来了。 Google做了什么？ Zhu Zheqing：这是一家公司与大公司之间的技术重复之间的区别。 Stenai和人类的方法是快速重复，集中资源并打孔。 Google的方法是通过自己的技术同时在许多方向上积累和执行力量，以提高多个积分。尽管该过程速度较慢，并且受组织的结构的强迫，但它可以从文本到图像，视频和世界模型中产生一组领先的模型，以击败竞争对手。可以这样想象：在2023年，Chatgpt特别受欢迎，Google意识到它应该增加投资；从2023年中到2025年中，Google同时拥有二十或三十个团队来发展自己的最佳状态模型和能力，但大公司移动缓慢，Openai发布了一些周期，而Google的说法很慢。两年是大型产品泄漏的正常旋转，结果将在两年内爆炸。迟到：您说人类和Openai做出了巨大的努力。您如何总结他们的战略重点？ Zhu Zheqing：拟人化是为了最大程度地提高文本空间，最好的着陆场景是COD； Openai IS UPG为C-End带来了最好的不同情况。 Google是一种平台方法：它的建模功能，“增加GU”应​​用程序的一部分 - 使用大量应用程序进行测试。如果您刻苦思考，Google可以等待市场筛选出明显朝着一定方向取得成功的公司，直接获得或直接更换它们。平台方法是特定的，随后的竞争方法是我唯一的减少。迟到：山姆·奥特曼（Sam Altman）今年早些时候表示，他将优先考虑10亿dau比较ed到Agi。在今年中期，Chatgpt约为7亿至8亿周。 Zhu Zheqing：我选择了10亿个dau，因为10亿日活跃的用户涵盖了几乎所有与世界问题的工作和问题，即AGI。 Ngugemini已经达到了4亿个活跃用户，这一用户的增长非常快。迟到：在此机器人聊天表格（聊天机器人）中不是Openai吗？ Zhu Zheqing：是的，我想知道的是Chatgpt的手机活动。桌面上的Chrome浏览器给Google带来了几乎无效的障碍，而Chatgpt很难赢得长期桌面比赛。但是用户有许多手机选项。如果用户习惯了手机上的Chatgpt，则Google无权再次战斗。但是目前，Chatgpt是一种主要的效率工具，使用手机时通常是一种社交娱乐和沟通。当AI提高组织效率十二次时，网格的结构将比金字塔更有效和更新EVEL：您认为哪种新形式的NG组织是要生育AI？尤其是从0创办初创公司时，如何发展组织？ Zhu Zheqing：第一点是将AI授予AI。当我们只面对AI在短期内无法解决的新工作需求时，我们就可以招募人员。第二点是尝试尽可能地分散它，以避免金字塔等分层结构。小型组织使用更好的网络结构，并且可以很好地进行交流和合作。金字塔风格的组织不是很好，因为管理人员很难准确地了解每个人的真实能力并实现员工的匹配。 AI创始人将随时帮助准确理解优势，能源分配和调整任务。在蒂米斯（Timethis）上，传统管理几乎可以节省它。第三点不是要过度执行任务。看板式的任务管理部门不适用于AI作为主要BECA的工程团队使用实现频率太高。许多任务的周期非常短，并且该任务的提供应该更加抽象，从而使工程师可以执行其建筑能力。企业不是要求工程师仅编写代码，而是设计实现功能的整体结构和路径，然后将其留给AI进行特定实施。迟到：与旧组织相比，哪些新的组织形式没有改变？ Zhu Zheqing：我认为团队的信任更为重要。随着AI的加强，团队的产量为3-5次。 CEO没有时间检查Paisa-一项工作是所有人的工作，因此经理需要判断要检查哪些东西，哪些东西可以根据信任完全忽略。此外，团队的能力还必须是辅助功能。如果能力相似，那么两个人很容易同时做类似的事情，这不仅浪费了时间，而且使冲突易感。迟到：有多少人Do pokee ai现在有了，他们如何一起工作？ Zhu Zheqing：我们有八名全职员工，仍然有许多小职位可以招募。每天只有一个简短的站立，可以在半小时内完成。该过程非常简单：在审查了负责优先工作的人的发展之后，首先确认并调整现有的优先级，然后根据活动之间的依赖关系协调开发。最后，每个人都写下了第二天想做的事情，作为抽象任务。逻辑与以前的产品开发过程相似的一般合作，但速度急剧提高。过去5-10天的工作量现在可以在一天之内完成。晚：您不喜欢当前的合作？ Zhu Zheqing：我最大的担忧是组织容易重叠（顺便说一句）。由于每个人的能力都通过AI工具扩大，因此您可以完成所有无法做的工作，以及任务提供将重叠甚至践踏。运营和设计操作可能是独立分布的，但是技术领域的参与非常高且难以分裂。迟到：拥有共同权威重叠是一件坏事吗？ Zhu Zheqing：Hii不喜欢重叠。我看到许多“赛马”最终死亡，最终在公司一级被适得其反。迟到：Meta有很多覆盖层操作。您认为元可以改变吗？ Zhu Zheqing：由于Zuckerberg对Meta有完全控制，因此他可以根据自己的喜好来塑造公司。关键是他是否想考虑一下，以及他是否考虑每个动作的长期影响。迟到：创始人担任首席执行官和专业经理担任首席执行官有什么区别？ Zhu Zheqing：专业经理可以预测工作场所环境中组织结构和结构变化的2-3个步骤，并通过最佳市场和组织广告进行完整管理Justment，但通常不会积极扩展该领域并创建新功能或新产品。很难想象一个现实实验室或5，000年的AI团队突然突然出现在Google或Microsoft上。迟到：担任专业元经理的角色吗？ Zhu Zheqing：以前来自Google的Sheryl Sandberg离开后没有专业经理。目前，公司内部CPO，CTO和COO的主要职位均由创始团队持有；大多数新推广的超级情报实验室都是投资者的背景，他们更喜欢创始人的风格管理风格。因此，现在没有人会提醒小萨的危险是什么，并放慢了她的速度。迟到：接下来，您如何看待硅谷人才的竞争？ Zhu Zheqing：资本市场和人才市场目前很热，但明年可以冷却。现在，市场对AI的期望已经很高。许多VC正在全面审查今年的人工智能市场以及到今年年底的各种公司的业绩，结果将于明年3月发布。如果结果不如预期的那样好，那么资本市场可能会逐渐冷静下来，并且人才市场也会降低。迟到：使用哪些指标来衡量AI产品和广告收入的期望？ Zhu Zheqing：最重要的是查看AI产品的实际收入。后期：先前的元财务报告指出，由于AI的引入，广告业务得到了显着改善，并且第二个市场得到了高度认可。但是其中有多少个LLM，过去有多少继续优化推荐系统？ Zhu Zheqing：我认为广告宗教上的karamtake甚至与LLM和Genai有关。资本市场与实际技术开发之间有几种连通性，这可能是危险的。迟到：长时间，您如何看待竞争技术公司吸引AI领先人才的离子会影响研究人员职业的发展吗？ Zhu Zheqing：环境现在是如此美好。这很容易导致博士阶段中最重要的能力，即批判性思维，这是不稳定的，最终发展的道路变得更狭窄。我们公司在好的大学里有人，我经常在那里与教授交谈。一个普遍的现象是，几乎所有医生都希望在到达时进入大型模型或扩散模型。一点点愿意改善降低的算法，而更多的人在学习医生头衔的同时开始开展业务。一件有趣的事情是，今年，在斯坦福大学的第一堂课中，老师最终介绍了学期的教学大纲，当一个学生问道：“参加本课程后，我可以带领团队制作一个大型Sota模型吗？”观众笑了。斯坦福大学的学生更有信心，但他们没有达到这个级别n过去，反映了当前的环境。标题的标题来源：回到苏氏pexels以查看更多