2023/03/22 13:21

贾扬清回应：确认离职，开启新的职业生涯

贾扬清从阿里巴巴正式毕业，计划走向职业生涯的下一个挑战。

近段时间，ChatGPT 与大模型的爆火，又吸引了整个科技领域以及投资圈对 AI 的关注。最近也爆出了许多学术界、业界 AI 大佬投身创业潮的消息。

昨日，知名人工智能科学家贾扬清从阿里巴巴离职创业的信息也被爆出，贾扬清本人旋即正式回应，确定了从阿里巴巴离职的消息。

以下是贾扬清的个人声明：

加入阿里巴巴的时候，最吸引我的是云计算可以带给社会的独特贡献：AI，Big data，Compute，Developer，和 Ecosystems。
有幸在过去几年中带领计算平台事业部，建设了一支从研发到产品到解决方案的团队，将大数据 AI 业务做到行业领先的位置，感谢阿里对我的信任和支持。通过实时离线一体的大数据平台 ODPS，以及云原生的智算平台 PAI，我们的技术支持了魔搭（ModelScope）这样的开源平台，以及包括大模型在内的一系列应用，为云上的客户创造价值。

白驹过隙，我也计划走向职业生涯的下一个挑战。祝愿团队的兄弟姐妹们再创辉煌，祝愿阿里云能够越走越好。我们现在并没有创立公司，目前还在和团队进行顺畅的交接当中。关于个人后面的规划，也期待在不久的将来和大家分享。

据机器之心所知，贾扬清也于昨日与在阿里的团队正式宣布了「毕业」的消息，也就是从阿里正式离职。在此之前，机器之心已经注意到贾扬清参与外部活动，已经不再使用阿里巴巴副总裁的 title。

AI 架构大神

贾扬清本硕毕业于清华大学自动化系，之后赴加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士。他在读博期间创立并开源了深度学习框架 Caffe。Caffe 以优异的结构、性能和代码质量成为迄今最受欢迎、最成功的开源深度学习框架之一，被微软、雅虎、英伟达、Adobe 等公司采用，对领域发展起到了极大的推动作用。

贾扬清曾先后工作于新加坡国立大学、NEC 美国实验室、谷歌大脑。在谷歌大脑工作期间，贾扬清参与了 TensorFlow 框架的研究。

2016 年，贾扬清加入 Facebook 担任研究科学家，后任 Facebook AI 架构总监，负责前沿 AI 平台开发及人工智能研究。

2017 年，贾扬清创建了神经网络通用交换格式 ONNX 的原型，后续又与 FB、微软、亚马逊和许多硬件供应商一起发布正式版 ONNX。2018 年 5 月，Facebook 正式公布 PyTorch 1.0，贾扬清担任 PyTorch 1.0 项目的共同负责人。

2019 年 3 月，贾扬清加入阿里巴巴，担任技术副总裁，领导大数据计算平台的研发工作。

整整 4 年过去，按照贾扬清的说法，自己从阿里巴巴正式毕业，「计划走向职业生涯的下一个挑战」。我们大致可以了解到，贾扬清接下来将结合自己以前多年的工作经验，切入 AI 架构方向进行创业。后续，我们也许可以期待他正式分享接下来的职业规划。

大模型创业潮

随着 ChatGPT、GPT-4 等大规模语言模型打破能力瓶颈，人工智能领域掀起了一场大模型创业潮。近期已有多位 AI 领域专家宣布将成林初创公司，探索大模型的潜力和全新应用方向。

国内，我们看到李开复、王小川、王慧文等一批互联网大佬拥抱大模型的态度。

国外，我们也能看到前亚马逊机器学习总监 Alex Smola 离开亚马逊创业的消息。Alex Smola 联合 AI 知名华人学者李沐共同创办了一家名为 Boson.ai 的新公司，旨在研发通用大模型。

与此同时，我们也能看到有一批科学家从谷歌、OpenAI 出走进行创业，如 Anthropic。

在这波 AI 大模型热潮中，我们接下来也许会看到越来越多的大咖投入创业大军，与科技巨头一较高下。

产业阿里巴巴贾扬清

相关技术

知识图谱

李沐人物

李沐，2008年毕业于上海交通大学计算机系,大学期间，曾在微软亚洲研究院担任实习生。2017年博士毕业后，李沐加入亚马逊任AI主任科学家。

来源：Mu Li

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。

来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

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。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

人工智能技术

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度，其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划（Classical Planning）、分层任务网络（HTN）和 logistics 规划。

来源：机器之心

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。

来源：维基百科

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）。

来源：机器之心

云计算技术

云计算（英语：cloud computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

来源：Cloud Computing

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度，因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题)，也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难，这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

来源：维基百科

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。

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