如何看待张潼老师从腾讯离职？
1. 张潼老师的背景与成就：
首先，了解张潼老师的背景和他在腾讯期间的贡献至关重要。张潼在业内以其在机器学习、深度学习以及分布式系统方面的深厚造诣而闻名。
技术深度与广度： 他在多个前沿技术领域都有杰出的贡献，尤其是在自然语言处理（NLP）、推荐系统、大规模机器学习平台等方面。他在腾讯期间，很可能深度参与了腾讯核心业务的技术研发和战略规划，例如微信的个性化推荐、AI在游戏中的应用、或者云服务中的机器学习平台等。
领导力与团队建设： 作为技术领域的资深专家，张潼不仅是技术贡献者，更可能是一位优秀的领导者。他可能负责过多个重要技术团队，带领团队攻克技术难题，培养了一批优秀的工程师。他能够将学术研究成果转化为实际应用，并形成成熟的产品或服务，这体现了他卓越的工程化能力和商业洞察力。
行业影响力： 在腾讯这样体量的公司中担任重要技术职务，意味着他拥有一定的行业话语权，也可能参与过对外技术交流、学术会议等，对整个技术社区产生积极影响。
2. 离职的可能原因分析：
从腾讯这样头部科技公司离职，通常不是一个简单的决定，背后可能涉及多种因素的综合考量。我们可以从以下几个维度进行推测：
个人职业发展与挑战：
寻求新的挑战： 即使在腾讯这样的平台取得了巨大成就，一些顶尖人才依然会寻求更广阔或更具挑战性的舞台。这可能包括：
创业： 拥有丰富的技术经验和对行业的深刻理解，张潼老师有可能选择自己创业，将自己的技术理念和产品构想付诸实践，抓住新兴领域的机遇。
加入初创公司： 加入一家有潜力、快速发展的初创公司，能够更快地将自己的想法落地，并承担更重要的决策和领导责任。
转型至其他领域： 也许他希望将技术能力应用到其他更具社会价值或个人兴趣的领域，例如教育、医疗、公益等。
个人兴趣与方向的转变： 随着技术发展和个人成长，他对技术的关注点可能发生转移，希望在某个细分领域进行更深入的研究或实践。
职业生涯的下一个阶段： 在大厂工作多年后，很多人会思考职业生涯的下一个阶段，可能是回归学术界，或者成为独立的顾问、天使投资人等。
对公司层面因素的考量：
组织架构调整与个人发展空间： 大型科技公司经常进行组织架构调整。这可能会影响到个人的发展方向和晋升路径。如果他认为在现有环境下难以继续获得理想的成长空间，可能会选择离开。
对公司战略方向的看法： 作为核心技术人员，他可能对公司的战略方向、技术投入重点有自己的判断。如果对公司未来的发展方向与自己的认知存在分歧，也可能促使他做出离职决定。
工作压力与平衡： 大型科技公司的工作强度和压力是普遍存在的。他可能为了寻求更好的工作与生活平衡而选择离开。
团队或项目变化： 如果他所负责的重要项目结束，或者团队发生重大变动，也可能成为离职的契机。
外部机会的吸引力：
新的行业风口： 当前科技行业正经历快速变化，例如AI大模型、Web3、元宇宙等领域都在吸引大量人才。他可能看到了某个新兴领域巨大的发展潜力，并被其独特的机遇所吸引。
其他公司的“挖角”： 顶尖技术人才往往是各大公司争相拉拢的对象。如果他收到了来自其他优秀公司（无论国内还是国外）非常有吸引力的offer，包括更高的职位、更具挑战性的项目、或者更好的薪酬福利待遇，这也会成为他离职的重要动因。
3. 对腾讯的影响：
张潼老师的离职，无论出于何种原因，都可能对腾讯产生一定影响：
技术实力上的损失： 失去一位在关键技术领域有深厚积累和领导力的专家，无疑是对腾讯技术团队的一次损失。尤其是在AI、大数据等腾讯高度重视的领域。
人才梯队建设的挑战： 顶尖人才的流失，也可能引发对公司人才梯队建设的关注。如何留住和培养下一代技术领军人物，是腾讯需要持续思考的问题。
士气与信心影响： 一些明星员工的离职，有时也会对公司内部的士气和员工信心产生一定影响，尤其是在竞争激烈的行业环境中。
对研发方向的潜在影响： 张潼老师的专业知识和对行业趋势的判断，可能在一定程度上影响了腾讯在某些技术方向上的投入和发展。他的离开，可能需要腾讯重新评估和调整相关领域的布局。
4. 对行业的影响：
张潼老师的离职，也具有更广泛的行业意义：
人才流动的常态化： 在快速变化的科技行业，顶尖人才的流动是普遍现象。这反映了市场的活力和竞争的激烈。
“人才争夺战”的缩影： 他的离职可能只是众多优秀人才在不同平台之间选择的一个缩影。科技公司之间持续的人才争夺战将更加白热化。
对新兴领域的关注： 如果他选择加入或创办一家初创公司，或者投身于某个新兴领域，这本身也预示着该领域可能迎来了新的发展机遇，并吸引了关键人才的目光。
技术发展的风向标： 顶尖技术专家的个人选择，有时也能成为观察技术发展趋势的一个风向标。
5. 如何看待“明星员工”的离职：
我们不应该过度解读或神化任何一位员工的离职。即使是张潼老师这样有影响力的技术专家，他的离职也应该被看作是个人职业生涯中的一个正常选择。
尊重个人选择： 每个人都有权根据自己的职业规划、个人情况和对未来机遇的判断来做出职业选择。我们应该尊重张潼老师的决定。
不悲观，不盲从： 腾讯作为一家拥有庞大技术人才储备的公司，一位或几位专家的离职，不代表公司技术实力的断崖式下跌。同时，也不应因为某位专家的离职就对公司产生过度悲观的看法。
关注其未来的发展： 更有意义的是关注张潼老师在新的平台或创业项目上的发展，看看他将带来哪些新的技术突破或商业模式。
总结：
张潼老师从腾讯离职，是科技行业人才流动中的一个典型案例。理解这件事，需要从他个人的背景、成就、可能的离职原因，以及对腾讯和整个行业可能产生的影响等多维度进行分析。这既是个人职业发展规律的体现，也折射出当前科技行业竞争的激烈和人才价值的重要性。我们应该以一种客观、理性的态度来看待，并从中学习和思考。
如果能有更具体的信息来源，例如他本人或腾讯官方的声明，或者他公开透露的去向和原因，那将有助于更精确地分析。但就现有信息而言，以上分析涵盖了多种可能性和解读角度。
网友意见
很多回答提到研究落地的困难以及一个公司核心AI部门和产品部门之间的矛盾，也有回答题提到了Jeff Dean的成功难以复制。这些东西的确是客观存在的。不过，大家不要忽略回报越大困难越大这一事实，一直延续一个已有的模式固然可以获得小的进步，改变思路求革新会有小概率获得大的突破，当然只是取决于当事方是否愿意放手去搏而已。
就以Jeff Dean来说，brain的架子经历了两代(dist-belief, TF)，内部狗粮三年以上之后才开放出来。我在brain实习的时候见证了TF的狗粮阶段，大家提到的这些问题人家都有，比如产品部门要跑更稳定的LR啦，TF比dist-belief掉点等等问题，可以直接跑alex写的cuda-convnet很开心效果好等等。如果Jeff不用他的政治手段和个人魅力强推，可能也就没有然后了。
很多事情不一定会在一年两年的时候看到，多时候大佬做的事情只是把自己作为抵押去搏三年五年之后的成功。以大势而言，肯定是逆势而为，有的人愿意相信去跟随，有的人趋于保守，但是不需要把一种态度强加给所有人。放手去搏的人会失败一次两次，但如果没有人放手去搏，想要取得大的跨越也是永远不可能的。
不少答案提到了AI落地难，效果不显著，成本过高等问题。
中国过去三十年，IT行业应用的技术基本都是美国那边已经成熟了的技术，已经在欧美普遍使用，甚至有些已经形成盈利性产业了。
比如，Windows应用开发，各种个人或企业应用软件产品用到开发语言算法，服务器用的操作系统内核应用框架网络模型等
我们应用软件公司大爆发的时候，微软都成立二十年了，我们开始普及email的时候是90年代末，但是email是1970年就发明了，互联网公司纷纷向移动端转型的时候第一台Smart Phone都是上市十几年了，Android 系统2005年就做出来了。
过去我们的应用技术是大大落后于欧美的，过去的IT行业只要学习并掌握这些技术，然后利用庞大的工程师团队和低廉的人力成本把这些技术应用到产品里就好了，技术本身肯定是成熟的可信的，业务做不好不是技术本身的问题，而是人的能力水平问题。
导致我们有个错误的认知，就是觉得新技术就是应该更好更便宜，就应该表现优异吊打旧技术，而且很快可以推向市场并且赚大钱。然而现实并不是如此，新技术发展初期的各种问题我们没经历过，我们太习惯承接别人已经成熟的技术了，对新技术有不切实际的幻想。
AI 是我们第一次和全球同步遇到一次新技术浪潮，AI技术在欧美也没有成熟，中国的IT企业其实基本没有落后多少，我们第一次感受到了新技术发展初期带来的各种问题。
比如 新技术在实践中比旧技术表现还差，新技术不可靠，新技术成本太高，找不到落地用途等等。
IBM第一次做出PC的时候也不知道这个又大又慢又贵的家伙有什么用，甚至怀疑它根本卖不出去。
发明HTTP的人绝对想不到这个每秒只能传输几个字符的家伙，以后广告业和零售业要靠它赚钱。
中国发展太快了，快到已经没什么可以学习模仿的对象了，而我们自身还没有准备好承担创新探索过程带来的痛苦，心态还是停留在靠学习模仿就能很快赚钱的状态，我们需要调整心态。
AI技术很新，也就意味着问题很多，但是并不意味着技术没前途，只是需要些时间去发展完善。
我希望大家不要因为业界某些公司的一些人员变化和组织结构调整就动摇了对技术的信心。
我现在正在做的就是填补AI算法到应用落地之间的鸿沟，作为从业20多年的软件工程技术人员，对这个鸿沟的深度和规模是有充分的心里准备的，同时对于未来前景我也满怀信心。
CMU的Eric Xing曾说：AI research和product之间存在一条巨大的鸿沟，这条鸿沟比很多人想象的都要大，大到比research本身要更难更复杂（大意如此）
张的离开，是一个最好的注脚。实际上吴恩达离开百度，李飞飞离开google（当然也是因为她的停薪留职时间到了）也差不多是同样原因----太低估了research到产品的鸿沟，哪怕是这些世人所知的牛人也难以正确估计。
当我们定义大牛时，或者说industry普遍认可的大牛，在industry的AI方面被普遍认可的大牛，到底有哪些算得上？
Jeff Dean？Hinton?Lecun? or Feifei LI?
真正推动了深度学习的，在industry产业界推动了AI落地应用的，实际上在我的认知里面，只有Jeff Dean（知名度最高的话），其它如Hinton/Lecun实际上都是research向。李飞飞更不说了，Google cloud搞得一塌糊涂。
no, 我对这些大牛没有半丝不敬之意，他们都对深度学习做出巨大贡献，为人类的科学进步做出了极大贡献。
然而这跟能否应用到具体业务上具有不亚于天壤之别的鸿沟-----这个鸿沟不仅仅是国内很多企业领袖意识不到，就算是大部分研究人员自己也意识不到。在国外由于有大批量PHD水平的高级工程师甘作码农，还能够尽力去弥补research -> product/service的这个鸿沟（与其说是去弥补这个鸿沟，不如说是尽己所能去做出取舍和折中）。而在国内学术研究和工程开发严重脱节的情况下，这个鸿沟比国外要大很多很多。这是行业现状和人员储备的问题。
另外真正的根本问题就是目前AI技术大多数达不到工程应用的要求。任何工程应用方案，讲究的都是所谓的Scalability. 这个Scalability（可扩展性）不是单指性能能扩展，而是指技术方案、实现流程能扩展。再直白点，你写的代码可以不加修改用于新的数据或商业场景，而不是每个问题都要case by case去处理----无论你从学术观点认为其“思路”“思想”“本质”是如何的相同，无论你从学术观点认为只需要多么“简单的调整”，最终都必须落到一个问题：你这套东西能在不改动情况下处理多少现实问题？或者说能否在不添加人力投入情况下快速自动应用在不同场景需求？
再具体一点：
你这CNN模型可以识别多少类别？10种？100种？1000种？no，别跟我谈多目标和单一目标的差别，我就问你我想买个cnn模型来识别，具体类别不好确定，要根据实际场景再说；
预测推荐模型，我不知道实际场景会多少维度，现在可能少，以后可能多，我就要一个通用的模型咋搞？嗯，deep&wide，那是一个思路，具体的仍然需要根据不同业务去区分去适应。
目标检测，我没那么多人来标注，咋搞？
增强学习，我今天想学习动态定价，明天想学习动态规划，你给我个统一方案可以不？
所有这些问题，都能解决，但都是case by case的解决，都是靠研究人员针对具体case场景来定义feature定义loss function/reward function，经过不断对比和验证后给出解决方案。
可以做，但是要么只能针对一个问题的特定场景处理，要么需要大量人工标注。这在软件工程上称为无法scale.
而一个我们认为能落地的算法，一个可以产品化的算法，要么能够实现人类无法达到的效果（我本想说alphago，不过又觉得这东西也并没真的用于实际产品），要么能够大幅度减少某个问题上的人力投入（cnn图像识别可以作为一个例子，能在一定程度减轻人力投入）
BERT为什么牛逼，因为他从算法方案上解决了NLP的多种问题（仅限理论上，现实中还需要具体项目验证，比如并没看到google translate的效果就有了飞跃）；
AlphaGo以及AlphaGo Zero为啥牛逼？在reinforcement learning中加入cnn/resnet再调整policy很fancy么？因为它第一次实现了超越人类的棋类通用算法；
CNN为啥牛逼，因为它第一次对图像分类实现了通用算法（方案，仅仅是方案，具体的做法根据应用场景和目标还需要很多调整）；
因此，AI的突破关键难点就在于通用性，除此之外，除非该特定问题能带来巨大商业价值，否则是没有意义的----这就是AI的落地难题。
在目前互联网的应用领域中，被验证确实靠机器学习能带来巨大收益的，实际上只有推荐系统（无论是广告推荐还是newsfeed信息流或者搜索引擎）。图像识别如行人检测或者地图识别，也有其一定商业价值和军事价值等等，但已经限于特定领域。这两个方面属于人类确实做不到机器的效果。
除开以上两点，无论NLP、voice recognition还是啥，其实尚未进入到商业化阶段，具体价值难以衡量。
至于reinforcement learning啥的就更是属于华而不实的炫技了，爱用不用，不用也没啥。
因此这是所有AI研究人员的苦恼，也是目前最大难题----这个难题要克服所要付出的努力，恐怕超过了绝大部分人的想象----因为这不是你加班加点，多花时间和精力就能解决的工程问题，而是一个类似P=NP的不确定问题.而且你越是加班加点，越是投入人力在一个特定问题上，越是证明这个解决方案不能scale不能扩展...
投入AI听起来很fancy，然而有公司会投入研究P=NP的问题吗？
我想并没有，那么也就不难理解和预测未来的变化了。
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在一个回答中我总算清楚提出了一个观点（之前有点模糊）：基础研究学术研究，和产业研究是互斥的，是不可合并的两个方向。把学术界研究者拉到工业界，既是浪费，也是牛头不对马嘴。
很多人没搞懂科学研究和产业研究是在本质上互斥的东西，根本没法拉近，或者说拉进了的话其实是对科研的损害。
产业研究是研究已经具有可行性的技术如何大规模化产生效益，也可以说如何大规模化提高人们的生活。但是这是一个从1到10的事情，是从有到好到更好。比如中国的移动支付、手机的普及和移动应用的爆发，都是一个典型的例子，是充分挖掘现有技术，这没什么不好，需要鼓励！
但是，人类的科技突破，在人类科技树上点亮那么一点，是从0到0.1，是从无到有，是长期毫无希望中的坚持带来的可能的产出。说白了越是成熟的领域，越没有必要去挖掘，而是需要科学家研究人员去蛮荒地带，去空白地带去摸索去试验去猜测，这里比创业的失败率更高！这不是产业界自身的责任。产业界要支持，就去给学校投资，去资助实验室，去修图书馆，去让整个社会尊重知识，尊重研究，尊重一辈子研究没有成果的科研人员！
没有人知道大方向，科学并没有方向。中国喜欢多快好省急功近利，导致做什么都要去风口，要方向，要指南针，要计划。这不是科研。
科研就是自由环境下给人类科技树点亮那么一点，没有自由的环境是不可能去点亮的，只能把现有的烧更旺罢了。什么叫给科学家“宽松”的环境？是多给钱？是不指定paper指标？是少给教学压力？----都不是，科研的宽松环境是有尊重任何研究的态度和社会环境，不因为你是搞AI就牛逼，也不因为你是做历史文献研究就看低。尊重研究人员的好奇心，具有对新东西哪怕没有任何价值的新东西的好奇和追求，这才是人类科技进步的根本动力。
反之对产业/工业研究，恰恰就是要给压力给钱，恰恰就是要以实际产出为标准，而进入工业界的人都要为自己的技术决策承担后果。你进来了就意味着你认为你代表的技术方案（无论是AI还是别的啥）能带来产出。而工业研究实际上不是求新求异，而是验证新科技新方案的真正实验地-----而多亏了这个实验场地，才让我们看到了深度学习的不足，才能反过来期望能激发别的科学家能在人类科技树上点亮新的一个分叉。
但是这些科学家没必要也不太可能在工业界去企图有足够的空间和时间点亮下一个科技分支，人类科技树的点亮哪有这么容易。
现在养纯做研究不做业务的lab的公司已经很少了，微软研究院早就改成兼顾业务，Yann LeCun卸任fair老大，谷歌也想让deepmind赚钱。
深度学习刚火起来的时候，大厂纷纷建研究院，挖大牛坐镇，号称要做基础研究。但是这里面有两个问题。
第一，贝尔实验室没能救的了ATT，救了微软的也不是MSR，而是Office 365。基础研究的成果所有人都可以享受，不能给公司带来优势。不如让政府掏钱，公司拿来用就好了。
深度学习的热度下去一点以后大家都看明白了，公司养研究院只有两个作用，一个是公关，一个是招人。既然这样与其自己养着不做业务的研究院还不如直接给教授钱，然后招他的学生来做业务。
第二，学术大牛空降成熟公司当高管很难适应。再牛的教授在学校一般也就管十几二十个学生。这跟公司里管员工是完全不一样的，尤其是当高管不是直接管员工，而是要管管理者，间接管理比直接管理更难。教授们大多对于公司里的管理和政治缺乏理解。靠个人号召力可以勉强一时，时间长了问题就出来了。
泡沫过后回归理性是好事吧，有些事确实更适合政府出钱做。
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