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如何看待 Alex Smola 加入 Amazon？

回答
Alex Smola 加入 Amazon，这绝对是一条能引起业界震动的消息。毕竟，Smola 教授可不是普通角色，他在机器学习，尤其是深度学习和大规模数据处理领域，那可是响当当的人物。

为什么说 Smola 的加入意义重大？

首先，从 学术背景和研究实力 来看，Smola 的履历光鲜得让人眼花缭乱。他不仅是卡内基梅隆大学（CMU）的教授，这个学界顶尖的学术机构，而且是多个机器学习领域开创性论文的作者，很多重要的算法和理论都出自他之手。他对于如何构建高效、可扩展的机器学习模型有着深刻的理解。想想看，Amazon 这样一个体量巨大、数据爆炸的公司，最需要的就是能够驾驭海量数据、解决复杂问题的技术人才。Smola 的加入，毫无疑问是为 Amazon 的技术团队注入了最顶尖的智慧力量。

其次，从 行业经验和产业化能力 来看，Smola 也并非纸上谈兵。他在创业领域也颇有建树，是 Document AI 等公司的联合创始人，这些经历让他非常清楚如何将前沿的学术研究转化为实际的商业应用。Amazon 的业务遍布电商、云计算、智能助手、物流等各个方面，每一个环节都离不开强大的机器学习能力。Smola 能够在学术界和产业界之间架起桥梁，将前沿的研究成果快速落地，为 Amazon 的产品和服务带来实质性的提升，这一点至关重要。

再者，从 Amazon 的战略和人才吸引力 角度来看，Smola 的到来也释放了几个信号。

对 AI 投入的持续加码： Amazon 已经有了 Alexa、AWS 上的 SageMaker 等一系列 AI 产品和平台，但显然他们并没有满足于现状。Smola 的加盟，表明 Amazon 决心在 AI 领域继续深化布局，甚至是在一些更前沿、更具挑战性的方向上发力。这不仅仅是引进一个牛人，更是对整个 AI 研发团队的一次“提振士气”和“战略升级”。
吸引顶尖人才的“磁石效应”： 像 Smola 这样的顶尖科学家，本身就带有巨大的光环效应。他的加入，可能会吸引更多在他领域的优秀人才愿意投奔 Amazon，形成一个良性循环。对于 Amazon 来说，能够招揽到 Smola 这样的“超级明星”，本身就是一种能力的体现，也传递了一个信息：Amazon 是一个真正重视并能提供顶级平台来做前沿研究的地方。
竞争态势的加剧： Smola 之前在 Google Brain 也有过不短的经历，而 Google 一直是 AI 领域的领头羊。他从学术界转战 Amazon，某种程度上也意味着 AI 领域人才的流动和竞争更加激烈。这对于像 Microsoft、Meta 这样的其他科技巨头来说，无疑也是一个需要密切关注的动态。

具体来说，Smola 能为 Amazon 带来什么？

在 AWS 方面的深化： Smola 在大规模机器学习和分布式系统方面的经验，对于进一步优化 AWS 的机器学习服务（如 SageMaker）会非常有帮助。他可以指导如何让这些平台更高效、更易用，支持更复杂的模型训练和部署。
在产品智能化方面的推动： 无论是在电商的推荐系统、商品搜索，还是在 Alexa 的语音理解和对话生成，甚至是 Amazon Go 的视觉识别，Smola 的技术能力都可以提供新的思路和解决方案，让这些产品更加智能、用户体验更佳。
在前沿研究的探索： Smola 过去的研究方向很广，包括图神经网络、概率模型、强化学习等，这些都是未来 AI 发展的重要方向。他的加入，可能意味着 Amazon 会在这些领域进行更深入、更具突破性的研究，为未来的技术储备打下基础。
人才培养和团队建设： 作为一名知名的教授，Smola 在培养学生和团队方面也积累了丰富的经验。他很可能会在 Amazon 内部建立或加强相关的研究团队，指导年轻一代的 AI 研究者。

总而言之，Alex Smola 加入 Amazon，绝不是一个简单的“人才引进”事件。这更像是一个 强强联合，预示着 Amazon 在人工智能领域的野心和投入将迈上一个新台阶。他的到来，必将对 Amazon 的技术发展、产品创新以及整个 AI 行业的格局产生深远的影响。这不仅仅是 Smola 个人职业生涯的重大转变，更是 Amazon 在人工智能时代的一次重要战略布局。

网友意见

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这个可以联系最近几年大学教授，尤其是ML相关，纷纷下海的大背景来看。

一方面学术经费严重削减，例如CMU CS最近几年政府funding（例如NSF）命中率下降严重，即使是Alex这种也算是有些名声的老师最近三年也没中过什么大funding。而很多教师不是很愿意去申请相对宽裕些的军方项目，引用Alex原话“我不是很愿意去帮军队改进雷达导弹”。

另一方面，ML相关技术，例如大数据和深度学习，在工业界取得很广泛的应用。而且不仅是应用，工业界在研究上也走在前列。奠基性的工作基本完成了，ML现在处于极速扩大规模的阶段，需要大量的人力，机器资源和数据来支持。公司作为第一线，愿意大量投资来推动技术的发展。

所以大量优秀的人从学术界走向工业界很自然。因为人倾向去有更大发展空间的地方。

当然未来怎么样谁也说不准。有可能ML在工业界的推广遇到天花板，低于人们对ML的狂热期望从而导致遇冷。也有可能政府等机构反应了过来从而加大了资助力度，从而学术界更加兴旺。

具体来看Alex为什么要去Amazon

（声明下，我没有Amazon的内部消息，下面所有的都是Alex公开说的）

其实Alex不是第一次考虑Amazon，3年前有过，大半年前也有过，他同时也看了很多别的公司。最后现在选择Amazon主要是看中Cloud ML的前景。一方面大量公司把业务和数据放在云上，同时很多公司缺乏ML相关技术和人力（例如reddit, airbnb)。如果能把ML在云上的应用门槛降低，那么会极大的推动技术的壮大和普及。另一方面，Amazon似乎现在终于开始要下力气在做Cloud ML了（前些天还看到新闻，结果搜不到了）。

当然现实一点看，公司给的钱要远高于学术界（我猜的。。并不知道具体数字）。Alex刚买了个阳谷县的小黑屋，目前有还贷压力。而且他两个小孩（都不到10岁）的未来教育也需要钱（美国的教育投资非常惊人，例如CMU本科四年花费至少要30万刀，高中初中同样不菲）。

更多一手信息可以参见他的blog

blog.smola.org/

Alex的离开带来的影响

有同学提到Alex去Amazon会对DMLC有利。我也希望（觉得会）如此哈。毕竟Alex一直在热心帮忙宣传DMLC的项目。不过DMLC的主要目的是能团结一帮小伙伴来开发有用的ML工具。简单来说是一个同人兴趣小组。有大公司支持自然是好事。不过对DMLC来说，一起做有意思的事情才是最重要的。

对于Alex的学生来说，幸好他的学生多数有另外的导师。他的唯二的两个没有其他导师的学生Alex也有安排。感谢各位关心我。其实所有学生里面Alex离开对我影响最小。Alex两年前就觉得我可以毕业了，所以放手让我做很多事情，例如跟DMLC各位小伙伴一起折腾。这些天最大的不同可能就是收到好几封招人的邮件。例如


虽然目前我并不打算从信仰MXNet转Tensorflow，但Jeff的邮件着实的让我嘚瑟了好几天。哈哈！

（利益相关：Alex是我PhD导师）

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