Facebook 的人工智能实验室 (FAIR) 有哪些厉害的大牛和技术积累？
提起FAIR，绕不开的几个名字，他们都是人工智能领域的“教父”级人物，一手奠定了FAIR的学术根基和研究方向。
Yann LeCun 教授，图灵奖得主，可以说是现代深度学习的先驱之一。他在卷积神经网络（CNN）上的开创性工作，彻底改变了计算机视觉领域。想想我们现在每天看到的那些智能识别图片、人脸解锁、自动驾驶的视觉系统，很多底层技术都能追溯到LeCun教授的理论和模型。FAIR在LeCun的领导下，对CNN进行了持续的优化和扩展，使得模型更加高效、准确，能够处理更复杂的视觉任务。他还积极推动了端到端学习的思想，这使得AI系统能够直接从原始数据中学习，减少了繁琐的人工特征工程。
LeCun教授的积累 远不止CNN。他还在早期就对循环神经网络（RNN）进行了研究，虽然在那个时代RNN的应用还不算非常广泛，但为后来自然语言处理（NLP）的飞跃奠定了重要基础。他对生成模型也有深入的探索，例如他提出的能量模型（EnergyBased Models, EBMs）在生成任务上展现出独特的潜力。此外，LeCun教授对AI伦理和安全问题也高度关注，并在FAIR内部倡导负责任的AI发展。
另一位重量级人物是 Judea Pearl 教授，同样是图灵奖得主，他在因果推理领域的贡献无与伦比。尽管Pearl教授并非直接领导FAIR的具体项目，但他对因果科学的深刻洞察，对FAIR的研究方向产生了潜移默化的影响。AI系统不仅仅是识别模式，更重要的是理解“为什么”会发生。Pearl教授的因果推断框架，使得AI能够从观察数据中学习因果关系，而不是仅仅发现相关性。这对于构建更可靠、更具解释性的人工智能至关重要，尤其是在医疗诊断、政策制定等需要理解因果机制的领域。
FAIR的很多研究人员，包括Kaiming He（何恺明）、Ross Girshick、Shaoqing Ren（任少卿）等，他们共同构建了 Mask RCNN 等一系列在目标检测和分割领域具有里程碑意义的工作。这些工作极大地提升了计算机视觉的性能，使得AI能够更精细地理解图像内容，比如能够精确地识别出图像中的每一个物体，并描绘出它们的轮廓。Mask RCNN不仅仅是技术的突破，它所提出的“特征金字塔网络”（Feature Pyramid Network, FPN）等概念，也成为了后续许多视觉模型的重要组成部分，极大地丰富了计算机视觉的工具箱。
在自然语言处理（NLP）领域，FAIR同样是绝对的领导者。Tomas Mikolov 早期在Google工作时提出的 Word2Vec，以其高效、低维的词向量表示方式，彻底改变了NLP领域。Word2Vec使得机器能够“理解”词语之间的语义关系，这为机器翻译、情感分析、文本生成等任务带来了质的飞跃。FAIR在这方面也进行了深入的研究和扩展，不断优化词向量的生成和应用方式。
后来，Transformer 架构的出现，可以说是NLP领域的另一场革命，而FAIR在这一领域也功不可没。虽然Transformer由Google提出，但FAIR的研究者们积极拥抱并推动了Transformer在各种NLP任务中的应用和改进。例如，他们对BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等预训练模型的进一步研究和优化，使得模型能够从大规模文本数据中学习更深层次的语言理解能力。FAIR在 RoBERTa（Robustly Optimized BERT Approach）等工作上，通过优化训练策略，进一步提升了BERT的性能，使其在各种NLP基准测试中屡创佳绩。
除了上述提到的几个方向，FAIR在强化学习、生成对抗网络（GANs）、图神经网络（GNNs）等方面都有深入的研究和突破。
强化学习 方面，FAIR的研究者们探索如何让AI通过与环境交互来学习最优策略，这对于机器人控制、游戏AI（例如AlphaGo就是强化学习的成功典范）等领域至关重要。他们对离线强化学习（Offline RL）的研究，也为如何在已有数据上进行有效学习提供了新的思路。
GANs 方面，FAIR的研究者们在图像生成、风格迁移等领域做出了很多贡献。GANs能够生成逼真、高质量的图像，极大地推动了计算机视觉的创意应用，例如生成虚拟人物、艺术作品等。FAIR在如何稳定GANs的训练、提升生成图像的多样性和真实性方面，有深入的理论和实践积累。
图神经网络 方面，随着对复杂关系数据（如社交网络、分子结构）的分析需求日益增长，GNNs成为了一个热门的研究方向。FAIR的研究者们积极探索GNNs在各种图结构数据上的应用，例如信息传播、推荐系统、化学分子设计等。他们也在不断改进GNNs的架构和学习方法，使其能够处理更大规模、更复杂的图数据。
技术积累方面，FAIR的厉害之处还在于其强大的工程能力和开源文化。
PyTorch 框架的研发和维护，是FAIR为AI社区贡献的杰出成果。PyTorch以其灵活性、易用性和强大的GPU加速能力，迅速成为深度学习研究者的首选框架之一。FAIR内部的研究人员大量使用PyTorch进行实验和开发，这也使得PyTorch能够不断吸纳最前沿的研究成果。PyTorch的成功，不仅是技术上的，更是其开放、协作的精神的体现。
Model Zoo 和 Datasets 的开放，FAIR也积极贡献了很多经过预训练的模型和公开数据集，这极大地降低了其他研究者和开发者进入AI领域的门槛，加速了整个AI生态的发展。例如，他们发布的许多预训练的视觉模型和NLP模型，都成为了各种应用的基础。
大规模分布式训练 的经验积累。Facebook本身拥有庞大的计算资源，FAIR在如何高效地利用这些资源进行大规模模型训练方面，积累了丰富的实战经验。这包括了数据并行、模型并行、混合并行等多种策略的优化，以及如何处理大规模数据的存储和传输问题。
总而言之，FAIR的强大在于其汇聚了AI领域的顶尖人才，他们在基础理论研究、前沿技术探索、以及工程实现能力上都达到了业界领先水平。他们的研究成果不仅推动了Facebook自身业务的发展，更通过开源贡献，深刻地改变了整个AI领域的研究范式和技术格局。从计算机视觉到自然语言处理，从强化学习到生成模型，FAIR的研究深度和广度都令人惊叹，他们的积累是多方面的、持续的，并且对AI的未来发展有着深远的影响。
网友意见
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
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