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AlphaFold 2最强竞品自拆台!Meta原地解散12人团队,9月或首发ChatGPT平替

机器学习研究组订阅 • 1 年前 • 304 次点击  
就在今天,Meta解散了用AI预测近6亿蛋白质折叠的团队,以专注商业AI。
我们都知道,DeepMind接连发布的蛋白质预测模型AlphaFold、AlphaFold2,是学术界海啸级的存在,足以改变人类。
当时,Meta同样看准了开放性基础科研对人类的意义。
2022年7月,被解散的团队成员,曾联手发布了继AlphaFold2之后规模最大的蛋白质预测模型ESMFold。
足足有150亿参数,能够将折叠速度提升60倍。
然而,Meta此举,表明正在放弃纯粹的科研项目,转而开发赚钱的人工智能产品。

12人团队全解散

知情人士透露,Meta解散ESMFold的团队有12人。
而解散的时间,据称也是今年春天,正值Meta广泛裁员之际。
3月,小扎发了一封向所有内部员工的全员信,再次强调了他所说的「效率年」。
接下来几个月,Meta内部进行了大重组,包括扁平化管理结构和裁员,约2万名员工受到影响。
再加上,此前Meta投资者呼吁,将重点放在盈利能力和增长上。 也不难看出,Meta这么做主要是为了盈利。
Meta AI研究科学家和工程经理Yaniv Shmueli,曾在ESMFold团队工作。
她表示,「Meta试图调整研究战略,以更多地了解,如何创造能够帮助自身业务的高级AI,而不仅仅是做一些好奇心项目」。
ESMFold项目
2022年7月,Meta正式推出了自家的蛋白质预测模型——ESMFold。
ESMFold是一个基于Transformer的150亿参数语言模型。
通过对注意力机制的利用,它可以学习输入序列中成对氨基酸之间的相互作用模式,实现从蛋白质个体的序列,直接进行高准确度、端对端、原子层级的结构预测。
准确度方面,ESMFold和AlphaFold2、RoseTTAFold等主流蛋白质预测模型不相上下。
但在推理速度上,ESMFold要比AlphaFold 2快一个数量级。
当时,LeCun还发推称赞,这是Meta-FAIR蛋白质团队的伟大新成果。
Meta还没有确认,ESMFold是否会在未来继续,但表示这些数据目前仍可供研究界使用。

追赶微软谷歌,9月推出ChatBot

当前,Meta的全新重点是,利用自身在AI领域的长期研发,创造出围绕生成式AI大肆宣传的产品。
除了谷歌、微软等老牌科技巨头,Meta也是最早投入AI研究的公司之一。
2013年,Meta成立了Fundamental AI Research(Fair)实验室,聘请了领先的学者,致力于人工智能研究。
多年来,这家公司在在人工智能领域进步得到了科学界的认可。
但是,生成式AI的爆发后,到目前为止,Meta还未公布像谷歌、OpenAI等开发的聊天机器人。
今年2月,一个由Meta产品主管Joelle Pineau领导的生成式AI团队正式成立。
目前拥有数百多名员工,其中还包括从Fair实验室调来的员工。
报道称,Meta计划最早在9月推出一系列不同角色风格的聊天机器人,以追赶上竞争对手。
在9月召开的一年一度Connect开发者大会上,小扎将会首次发布关于AI人工智能产品路线图,以及产品更多细节。
扎克伯格表示,我设想的人工智能可以充当助手、教练,或者可以帮助你与企业和创造者互动的智能体,我认为人们不愿意与单一的人工智能互动。
在Meta内部,正在加急设计聊天机器人的原型,这些ChatBot可以与其40亿用户进行类人的交流。
另据一位了解相关计划的人士透露,Meta在探索推出一个模仿林肯的聊天机器人,以及另一个以冲浪者风格为旅行选择提供建议的聊天机器人。
专家表示,Meta这样做不仅能够提高用户参与度,还可以收集关于用户兴趣的大量新数据。
这样一来,可能有助于Meta通过更相关的内容和广告更好地定位用户。
要知道,Meta每年1170亿美元的收入大部分来自广告。
Meta负责AI研究的副总Joelle Pineau表,Meta仍致力于在开放科学的基础上开展探索性研究。
从Fair诞生的项目,然后融进其他业务领域一直是团队运作方式的一个组成部分。这使我们能够将FairAI研究的学习和技术应用到产品中。
从长远来看,Meta也是意在探索,一个能够在元宇宙中应用的化身聊天机器人。
小扎也正在花费所有的时间和精力来构思这个问题,毕竟公司改名后,专注元宇宙的初心也不能丢。
虽然Meta暂未发布一个生成式AI的产品,但却一直在这领域做出贡献。
继Llama1开源点燃社区热情后,前段时间,Meta再次开源了Llama 2模型,并允许免费和商业可用。
另一方面,Meta也在构建人工智能基础设施,并尝试采购数万个GPU。甚至,还自研定制芯片,以加速AI研究。
对于最新聊天机器人,Meta内部人士透露,公司很可能会建立一种技术,对用户的问题进行筛选,并对输出进行自动检查,以确保其内容准确无误,避免出现仇恨或违反规则的言论。
参考资料:
https://www.ft.com/content/919c05d2-b894-4812-aa1a-dd2ab6de794a


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转自:新智元

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