近期，科技界传出了一则引人关注的消息：meta新创立的超级智能实验室遭遇了人员流失的困境。据悉，该实验室的两名核心成员Avi Verma和Ethan Knight在加入meta仅数周后，便决定重返OpenAI。
这两位研究人员的离职，无疑给meta的新实验室带来了不小的打击。尤其是Ethan Knight，他在加入meta之前，还曾在埃隆·马斯克创立的AI公司xAI效力，拥有丰富的行业经验。而Avi Verma的离开，也让meta在超级智能领域的研发实力受到了一定影响。
不仅如此，meta长期负责生成式AI研发的专家Chaya Nayak也传出了将加入OpenAI的消息。这一连串的人员变动，让meta的超级智能实验室陷入了更加尴尬的境地。
更令人惊讶的是，本周一，另一位在meta超级智能团队中颇受瞩目的研究人员Rishabh Agarwal也宣布了离职。他在个人社交媒体上表示，这是一个“艰难的决定”。Rishabh Agarwal曾在Google Brain、DeepMind等顶级AI研究机构任职，今年4月才加入meta，并很快转入了超级智能团队。
meta的超级智能实验室成立时间并不长，其目标是在通用人工智能领域超越OpenAI等竞争对手。为了实现这一目标，meta从OpenAI、谷歌DeepMind和苹果等顶级科技公司挖来了大量人才，并几乎与meta其他部门保持隔离，以确保研发的独立性和高效性。
该实验室直接向meta CEO马克·扎克伯格汇报工作，并可全面使用meta的基础设施资源。由Scale AI创始人汪滔领导，meta长期的AI负责人、FAIR实验室负责人Yann LeCun也已改为向汪滔汇报工作。这一系列的举措，足以看出meta对超级智能实验室的重视和期望。
然而，尽管meta为超级智能实验室提供了如此优越的条件和资源，但仍然难以阻止人才的流失。这或许也反映出，在AI领域，人才的竞争已经变得愈发激烈和残酷。
目前，FAIR仍然是meta的核心研究机构，负责大模型训练的新方法探索。除了FAIR之外，meta还设立了三个新团队：大型模型研发的TBD实验室、面向产品的研究组以及中央基础设施团队。而原有的AGI部门则已被解散。
