Facebook 的人工智能实验室 (FAIR) 有哪些厉害的大牛和技术积累？ 第1页

这个答案是2015年的，好久没有改了。大家知道何恺明在2016年8月时加入了FAIR，所以第一句话已经过时了。恺明的水准大家都知道，我就不多说了，向他学习~

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谢邀。作为目前在FAIR的唯一一个能打中文的全职研究员，我来说两句吧。

Facebook AI Research (FAIR) 目前在加州的Menlo Park，纽约曼哈顿和法国巴黎有三个分部，巴黎分部刚刚公开。总的来说，学术氛围是非常浓厚的，大家坐在Facebook新建的20楼中央做深度学习的研究，目标是发高质量的文章，做有影响力的前沿工作。研究方向相对自由宽松，研究所需的计算资源（如GPU）相对丰富，同时也没有近期的产品压力，可以着眼长远做困难和本质的研究问题。这样的学术氛围除了MSR之外，在各大公司是极其少见的。

扎克伯格之前提过Facebook将来的三大主要方向，其中之一就是人工智能，目前看来公司也确实非常看重我们这个组。我后面就是COO，斜后方是CEO，一开始有点小慌，不过时间长了也就习惯了。FAIR正式成立是在前年12月至去年一月，然后陆续招人，时间还不长，重要的公开工作有DeepFace，运用深度学习将人脸识别（更准确说是人脸判定）提高到Human-level，Memory Networks，在深度学习中加入长期记忆（Long-term memory）以构建自然语言问答系统，开源深度学习框架Torch的更新和推广，运用快速傅利叶变换加速卷积运算的CuFFT，等等。目前还有许多非常有影响力的工作正在进行中，敬请期待。

人员方面，Yann LeCun毫无疑问是整个组的Director，其它大牛有VC维和SVM的缔造者Vladimir Vapnik，提出随机梯度下降法的Léon Bottou，做出高性能PHP虚拟机HHVM的Keith Adams, Rob Fergus, Jason Weston, Marc'Aurelio Ranzato, Tomas Mikolov, Florent Perronnin, Piotr Dollar, Hervé Jégou, Ronan Collobert, Yaniv Taigman等。在深度学习的时代，研究和工程已经有融合的趋势，因此FAIR这两方面的大牛都有。工作气氛上来说，组内较平等，讨论自由，基本没有传统的上下级观念。若是任何人有有趣的想法，大家都会倾听并且作出评论。要是想法正确，Yann也会like。

没有人逼着干活，但大家都在努力干活。

最后说一句，欢迎大家申请。

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一些问题的答案： 1. 是的，我今年一月从谷歌X的无人驾驶车组跳走，加入了FAIR。 2. 之所以说“目前”是因为上周我还不是，硅谷这里人员变动比较频繁。 3. FAIR内部有约1/4是Software Engineer，主要负责维护Infra和开发新的分布式框架，Ledell是其中之一。这些人中，许多都是Facebook内部的顶级软工，在深度学习的时代，没他们活真心就没法干了。

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多谢大家关注！关于招人要求 1. FAIR对全职研究员的要求是相当高的，需要相关领域PhD毕业并且有非常好的科研成果，这里“非常好”的意义不仅是指发顶级会议和顶级刊物灌水，而是指发出有影响力大家会关注会使用的工作。另外，FAIR也提供postdoc职位和暑期intern实习机会，欢迎大家申请！

2. 另外，我们这里有计算机视觉（如识别及检测）和深度学习相关的产品组，急需招人。有相关背景及工程能力强的同学们可以申请，请发私信给 @杨非