2022 年に Google AI 専門家 26 名が退職: 彼らのほとんどは海外で起業し、最大 15 億の資金調達を予定
2022 年、人工知能は AIGC や科学用 AI などの分野で発展を続けるでしょう。また、知識ベースのモデルを探求する研究も行われています。これらの研究結果に加えて、今年は人工知能実務者の労働状況も大きく変化していることもわかります。
たとえば、Meta などの大手テクノロジー企業は大規模な人員削減を実施し、多くの AI 実務者が新たな雇用の方向性を検討するようになりました。一方で、多くのAI専門家は大手テクノロジー企業を辞めてAI起業家精神に加わることを選択している。
Business Insider の調査によると、過去 1 年間で、2 大テクノロジー巨人である Google と DeepMind を含む、Alphabet だけでも 26 人の AI 専門家が退職しました。何人かの専門家が会社を辞めて新しい会社を立ち上げ、次世代の AI ツールを構築するために共同で数億ドルを集めました。
DALL-E 2 などの AIGC モデルであっても、ChatGPT などの大規模な言語モデルであっても、それらはすべてテクノロジーとリソースの面で強力なサポートを必要とします。リソースの面では、Google、Meta、Hugging Face、Stability AI などの企業が強力なトレーニング インフラストラクチャを提供し、技術サポートの面では、AI 分野における現在の大きな進歩の多くは、公開された論文に遡ることができます。 2017 年に Google 研究者によって発表されました。独創的な論文 - 「必要なのは注意だけです」。
#この論文で提案された Transformer アーキテクチャは、その後の多くの AI モデルの基礎となりました。現在、この 5 年前の論文は 60,000 回以上引用されています。現在、これらの著者が働いている機関は大きく変わりました。
# したがって、Google が人材の供給源であることは驚くべきことではありません。機械学習の専門家、奇妙です。特に、Transformer 論文の著者のうち 6 人は自身のスタートアップを立ち上げており、1 人は OpenAI に参加しており、まだ Google で働いているのは 1 人だけです。
Adept AI
Ashish Vaswani と Niki Parmar は、2022 年 4 月に Adept AI を設立し、Addition と Greylock から 6,500 万ドルの融資を受けました。このスタートアップは、テキスト生成ツールと同じコア技術に基づいたロボットの開発に注力しています。CEO、CTO、チーフサイエンティストは全員 Google 出身であり、Google で働いていた技術人材のグループも集めています:
- David Luan: 熟練 AI CEO。 OpenAI California Laboratory の元エンジニアリング担当副社長は、かつて Google Brain に入社し、GPT-2 および PaLM 論文の著者の 1 人であり、GPT-3 の作業の一部に参加しました。 # Ashish Vaswani: AI の熟練した主任科学者。 Transformer 論文の著者の 1 人。
- ニキ・パーマー: 熟練した AI CTO。元 Google Brain 研究者であり、Transformer 論文の著者の 1 人。
- Anmol Gulati: 元 Google Brain 研究エンジニア、Google の大規模音声および言語モデリング研究に参加;
- Erich Elsen:彼は、DeepMind、Google Brain、Baidu で働いてきました。彼の研究には、機械学習とハイ パフォーマンス コンピューティングの交差点が含まれています。DeepMind で大規模モデルのトレーニングの主導に参加しました。
- Kelsey Szot: 元 Google ML プロダクト マネージャーで、Google の大規模モデル制作インフラストラクチャ製品を率いていました。
- David Luan はかつて、起業するために Google を辞めた動機を次のように語っています。
Google では、これまでより多くのトレーニングを行ってきました。 Transformer は、いつかすべての ML ユースケースをサポートするユニバーサル モデルを構築することを夢見ています。ただし、明らかな制限があります。テキストでトレーニングされたモデルは優れた散文を書くことができますが、デジタルの世界でアクションを起こすことはできません。 GPT-3 にフライトの予約、サプライヤーへの小切手の振り、科学実験の実施を依頼することはできません。
Inflection AI
また、2022 年 5 月に 2 億 2,500 万ドルを調達した一般モデリング分野の非公開企業である Inflection AI もあります。ムスタファ・スレイマンは、Inflection AI の CEO 兼共同創設者です。
ムスタファ・スレイマン ムスタファ・スレイマンは、DeepMind Artificial Intelligence Lab の創設メンバーであり、Google が DeepMind を買収してから 6 年後の 2020 年に Google の人工知能製品およびポリシー担当副社長に就任しました。今年、少なくとも 4 人の Google AI 従業員が Inflexion AI に加わりました。 Character.ai は、人工知能に関する影響力のある記事の著者によって設立されたもう 1 つのスタートアップです。同社の製品は、ユーザーにボットと会話する方法を提供します。この会社は2021年10月に正式に設立されました。外部の世界では会社の組織構造やビジネスモデルについてはあまり知られていません。 Character.AI の創設者兼 CEO である Noam Shazeer は、Google の元チーフ ソフトウェア エンジニアであり、Transformer 論文の著者の 1 人です。彼は 2000 年後半に Google に入社し、2021 年に最終的に退職するまで Google の初期の最も重要な従業員の 1 人でした。 #さらに 4 人の Google AI 技術人材が Character.AI に加わりました: さらに、Google の親会社 Alphabet の別の子会社である DeepMind の専門家数名がスタートアップに参加するために退職しました。海外メディアのThe Next Webは、DeepMindを「頭脳流出のスタートアップ工場」と呼んだ。 EquiLibre Technologies #今年 1 月、Martin Schmid、Matej Moravcik、Rudolf Kadlec が DeepMind を去り、DeepMind を設立しました。株式市場分野の AI スタートアップである EquiLibre Technologies に焦点を当てます。 3 人全員が DeepMind Poker AI DeepStack の開発者です。 Martin Schmid は、DeepMind の元上級研究員であり、DeepStack および Player of Games の作成者の 1 人であり、現在は EquiLibre Technologies の CEO 兼共同創設者です。 Rudolf Kadlec は、DeepMind の元上級研究員であり、『Player of Games』の共著者であり、現在は EquiLibre Technologies の CTO および共同創設者です。 Jack Rae 元 DeepMind 上級研究員で、現在は OpenAI のエンジニア。 Eric Jang 元Googleの上級研究員、現在はロボット工学会社Halodiに勤務ロボティクス AI 担当副社長。 Tatiana Shpeisman Google の元シニア エンジニアリング マネージャー、CPU および GPU コンパイラーに取り組み、現在はコンパイラー ディレクターModular のエンジニアリング。 Maithra Raghu Google の元上級研究員で、現在は Samaya AI の共同創設者兼 CEO。 アレックス・ハンナ 彼は Google の AI 倫理部門の元上級研究員であり、現在は分散 AI 研究所 (DAIR) の研究ディレクターを務めています。この分散型 AI 研究所は、以前 Google から解雇された女性研究者ティムニット ゲブルーが設立したスタートアップです。 Barret Zoph 元 Google Brain 研究者で、現在は OpenAI のエンジニア。 Sara Hooker 元 Google Brain 研究者は、現在、非営利の機械学習研究ラボ Cohere For AI を率いています。注目に値するのは、「attention is all you need」論文の著者の 1 人である Aidan Gomez が Cohere For AI の共同創設者兼 CEO であり、Google Brain でインターンもしていたということです。 個人的な観点から見ると、これらの優秀な人材が仕事を辞めて起業することは非常に有望ですが、業界全体の観点から見ると、多くの起業家が急成長しています。また、アップカンパニーズは業界の革新と発展を促進し、業界を豊かにします。おそらく、これは Google や DeepMind などのテクノロジー巨人にとって頭脳流出であるが、彼らはこの分野全体の発展のための人材のゆりかごとしての役割を果たしてきた。
Character. AI
DeepMind を退職する人々
以上が2022 年に Google AI 専門家 26 名が退職: 彼らのほとんどは海外で起業し、最大 15 億の資金調達を予定の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











ビットコインの価格は20,000ドルから30,000ドルの範囲です。 1。ビットコインの価格は2009年以来劇的に変動し、2017年には20,000ドル近くに達し、2021年にはほぼ60,000ドルに達しました。2。価格は、市場需要、供給、マクロ経済環境などの要因の影響を受けます。 3.取引所、モバイルアプリ、ウェブサイトを通じてリアルタイム価格を取得します。 4。ビットコインの価格は非常に不安定であり、市場の感情と外部要因によって駆動されます。 5.従来の金融市場と特定の関係を持ち、世界の株式市場、米ドルの強さなどの影響を受けています。6。長期的な傾向は強気ですが、リスクを慎重に評価する必要があります。

2025年の世界の上位10の暗号通貨取引所には、Binance、Okx、Gate.io、Coinbase、Kraken、Huobi、Bitfinex、Kucoin、Bittrex、Poloniexが含まれます。これらはすべて、高い取引量とセキュリティで知られています。

世界の上位10の暗号通貨取引プラットフォームには、Binance、Okx、Gate.io、Coinbase、Kraken、Huobi Global、Bitfinex、Bittrex、Kucoin、Poloniexが含まれます。これらはすべて、さまざまな取引方法と強力なセキュリティ対策を提供します。

Memebox 2.0は、革新的なアーキテクチャとパフォーマンスのブレークスルーを通じて、暗号資産管理を再定義します。 1)3つの主要な問題点を解決します。資産サイロ、収入の減少、セキュリティと利便性のパラドックスです。 2)インテリジェントアセットハブ、動的リスク管理およびリターンエンハンスメントエンジン、クロスチェーン移動速度、平均降伏率、およびセキュリティインシデント応答速度が向上します。 3)ユーザーに、ユーザー価値の再構築を実現し、資産の視覚化、ポリシーの自動化、ガバナンス統合を提供します。 4)生態学的なコラボレーションとコンプライアンスの革新により、プラットフォームの全体的な有効性が向上しました。 5)将来的には、スマート契約保険プール、予測市場統合、AI主導の資産配分が開始され、引き続き業界の発展をリードします。

Binanceの公式Webサイトにアクセスして、フィッシングWebサイトを避けるためにHTTPSとグリーンロックロゴを確認してください。公式アプリケーションにも安全にアクセスできます。

Binance、OKX、Gate.ioなどの上位10のデジタル通貨交換は、システムを改善し、効率的な多様化したトランザクション、厳格なセキュリティ対策を改善しました。

現在、上位10の仮想通貨交換にランクされています。1。Binance、2。Okx、3。Gate.io、4。CoinLibrary、5。Siren、6。HuobiGlobal Station、7。Bybit、8。Kucoin、9。Bitcoin、10。BitStamp。

推奨される信頼できるデジタル通貨取引プラットフォーム:1。OKX、2。Binance、3。Coinbase、4。Kraken、5。Huobi、6。Kucoin、7。Bitfinex、8。Gemini、9。Bitstamp、10。Poloniex、これらのプラットフォームは、セキュリティ、ユーザーエクスペリエンス、ユーザーエクスペリエンス、ユーザーエクスペリエンス、ユーザーエクスペリエンスのデジタルエクスペリエンス、デジタルエクスペリエンスのデジタルエクスペリエンス、デジタルエクスペリエンスのために知られています。
