位元組跳動AI Lab總監李磊離職加入UCSB,馬維英後又一大牛迴歸學界

編輯:小勻、Su

【新智元導讀】近日,位元組跳動 AI 實驗室總監李磊離職,入職 UCSB!去年,該實驗室的AI掌門人馬維英從位元組離開後,入職清華,如今李磊也重返高校。AI大牛從工業界返回學術界再成潮?

又一AI大牛重返學術界!

訊息稱,

位元組跳動人工智慧實驗室總監李磊已離職,入職加州大學聖巴巴拉分校(UCSB)。

昨日,李磊本人也在推特上回應:非常激動加入UCSB!

位元組跳動AI Lab總監李磊離職加入UCSB,馬維英後又一大牛迴歸學界

據悉,

他將在UCSB的Computer Science擔任副教授。

目前官網上已經有相關教職資訊:

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這位80後是NLP領域的大牛,在位元組之前,他是百度美國深度學習實驗室的少帥科學家。

饒有趣味的是,去年的這個時候,同在位元組AI Lab的馬維英離職入職清華大學;如今李磊也返回學術界。

難道說,AI 研究對於業界公司來講已經不香了麼?

NLP大牛李磊,曾為百度少帥科學家

李磊何許人也?

上海交通大學計算機系本科ACM班,卡耐基梅隆大學計算機系博士,加州大學伯克利分校博士後研究員。

他曾先後短期任職於微軟亞洲研究院、Google、IBM TJ Watson研究中心後,2014年,博士畢業後的他加入百度美國深度學習實驗室。

2年後,李磊加入位元組跳動人工智慧實驗室。

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可謂是第一批AI產業化發展的實踐者。

李磊的CMU博士畢業論文為Fast algorithms for mining co-evolving time series(挖掘共同演化時間序列的快速演算法),

獲美國計算機學會資料探勘委員會SIGKDD最佳博士論文之一(第二名)。

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超高的學術成就也是他的「標籤」之一。

在機器學習、資料探勘和自然語言理解領域於國際頂級學術會議發表論文40餘篇,擔任2017 KDD Cup與KDD2018 Hands-on Tutorial聯合主席和ICML、KDD、IJCAI、AAAI等大會程式委員。

谷歌學術顯示,李磊學術成果被引用4084次,自2016年來,引用次數高達3218次,這一階段正是他就職於位元組跳動的時期。

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就在剛剛結束的ACL2021會議上,李磊參與撰寫的“Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation”(“透過最佳傳輸方法尋找機器翻譯的最佳詞彙”)論文被組委會評為最佳論文。

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去年同一時期,馬維英離職,加入清華大學張亞勤團隊

去年7月,時任位元組跳動副總裁、人工智慧實驗室主任馬維英離職,將加入清華大學智慧產業研究院,也就是原百度總裁張亞勤團隊。

馬維英是電氣電子工程師學會會士(IEEE Fellow)、美國計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist),曾任微軟亞洲研究院常務副院長。

位元組跳動AI Lab總監李磊離職加入UCSB,馬維英後又一大牛迴歸學界

1990年他畢業於臺灣國立清華大學電氣工程系,後於1994年和1997年分別獲得美國加州大學聖芭芭拉分校(University of California at Santa Barbara)電氣和計算機工程系碩士和博士學位。

博士畢業後,他先是加入了矽谷的惠普實驗室,Leader正是張宏江博士,這兩位科學家頗有淵源。在矽谷工作的四年,隨著很多同事校友紛紛回國,馬維英逐漸想到要回國發展,在國內人才濟濟的環境中從事研究。

「我有段時間經常與張宏江談中國發展的機會,後來很受微軟亞洲研究院的吸引,那裡聚集了幾乎全世界範圍內華人裡最優秀的科學家,張亞勤、沈向陽、洪小文都加入了。我也被他們吸引,張宏江就把我僱了過去。」馬維英曾經在媒體採訪中表示。

多年來,從微軟亞洲研究院(MSRA)離職加入企業界的科學家確實數見不鮮。同樣從 MSRA 「出走」的還有湯曉鷗、印奇、孫劍、何愷明、賈揚清等,對人工智慧領域有重要影響力的AI大咖。

大佬回到學界,AI 研究對於業界公司來講已經不香了麼?

國外有谷歌李飛飛、百度前首席科學家吳恩達加入斯坦福大學,國內前曠視南京負責人魏秀參入職南京理工大學,張亞勤組建清華AIR……

如同「AI產業化發展潮」一樣,「AI科學家重返學界潮」也來得甚快。

「每次一有大牛從工業界離職,知乎的回答裡就會有很多講工業界與學術界之間的gap很大、學術界大牛在工業界水土不服的觀點。」

2017年,馬維英加入今日頭條後,出任副總裁,成為了AI Lab負責人。

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AI Lab,因為NLP領域科學家李磊的加入而名聲鵲起,隨後李航等大佬也陸續入夥。

在那一時期,當時巨頭紛紛成立實驗室,爭搶著把知名科學家納入麾下。

但AI最終還是要落地到業務。

對大公司來說,演算法落地可能是一個瓶頸。

目前,AI的前沿研究更適合發論文而不是做產品去落地,從而導致AI大牛對於公司的價值不是那麼高。

AI前沿技術的發展的方向和瓶頸,或許是個行業問題。

對於李磊重返學術界,許多領域內工作人員表示:羨慕!

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參考資料:

https://www。zhihu。com/question/476449476