Transformer作者出走谷歌创业,专攻通用人工智能,已获得6500万美元投资

2022 年 4 月 29 日 量子位
丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

最近,一家AI初创公司引起了不少人的注意。

在推特上宣布成立之时,有不少人为其点赞和转发。

一上来就要搞通用人工智能,什么来头?

我们看了一下它的创始人名单:

Ashish Vaswani和Niki Parmar,这不是大名鼎鼎的Transformer论文作者吗?

这篇开山之作引用次数已高达4万,浏览新论文时经常会看到“(Vaswani et al., 2017)”的字样,以至于这个名字都快被刻进DNA了。

他们这是,离开谷歌了?

Transformer作者出走谷歌创业

Ashish Vaswani和Niki Parmar两位作者在推特上的官宣证实了这一消息。


两位大佬在谷歌干了5年有余,做出了Transformer这一具有代表性的傲人成绩后,开始了新的职业生涯。

他们参与创办的这家AI公司,名叫Adept ,目标是创造让人和计算机能够协同工作的通用人工智能。

说的更直白一些,他们就是要打造一个通用模型,它能做到不是让人用计算机来完成工作,而是让人和计算机一起使用同样的工具合作完成工作。

至于为什么要离开谷歌创业,这事儿还是得从Transformer说起。

众所周知,2017年诞生的Transfromer,具有高度的通用能力,一路从最初的NLP横跨CV等领域,成为了不少巨型模型的基本架构,包括大名鼎鼎的GPT-3、BERT、AlphaFold等。

截止目前,Transfromer在谷歌学术上显示的引用次数已达40723次。

顺便还带火了“xxx is all you need”格式的论文标题党方式。

而Ashish Vaswani和Niki Parmar和其他创始人们,正是看重Transformer的通用智慧,他们表示:

Transformer应该是第一个对每个主要AI用例都能“正常工作”的神经网络。

这让他们相信:通用人工智能是完全有可能被实现的

但遗憾的是,尽管他们训练出了越来越大的Transformer,希望最终建立一个支持所有ML用例的通用Transformer,但眼下就已经出现了一个明显的限制:

Transformer可以写出一篇不错的文章,我们却没法要求它完成帮人订飞机票、给供应商开发票甚至做科学实验等等工作。

所以,这些人决定创办通用人工智能公司Adept。

正如前面所提到的,Adept要实现的通用人工智能模型不仅是读读写写,还能使用Airtable、Photoshop、ATS、Tableau、Twilio等工具帮你完成诸如“生成本月阅读报告”等工作。

因此有人认为,Adept的目标更像是协作智能,它选择了和其他通用人工智能(AGI)公司截然不同的实现道路,即并非建立AGI来接管各种有价值的任务,而是建立AI工具,来帮人类完成任务。这种方式更容易实现。

创业阵容豪华

Ashish Vaswani博士毕业于南加州大学,在谷歌大脑工作已有5年;Niki Parmar则是在印度上完大学后,同样在南加州大学读完硕士,在谷歌工作了近7年。

Adept的创始团队阵容除了这两位以外也非常豪华:

  • Kelsey Schroeder,斯坦福大学计算数学(computational mathematics )专业硕士,前谷歌大模型生产infra的产品负责人;

  • Anmol Gulati,在谷歌主要做语音识别模型;

  • Augustus Odena,在谷歌领导大型语言模型相关的工作,也有不少图像合成方面的研究;

  • David Luan,前OpenAI加州实验室工程副总裁,参与过GPT-2、GPT-3、CLIP和DALL-E等模型的开发工作,后来他加入谷歌,担任谷歌大脑大模型研究的Director;

  • Erich Elsen,机器学习和高性能计算交叉领域的研究人员,前Deepmind员工,主要研究大模型,在更早之前,还分别在谷歌和百度(硅谷AI Lab)干了两年;

  • Fred Bertsch,谷歌数据和协作人工智能系统方面的专家。

最后一位,Maxwell Nye,是刚从MIT毕业的一位博士生,研究重点为自动代码生成。

总的来说,可谓大佬云集,且各有专攻。

他们的雄心壮志也顺利为公司拉来了6500万美元的天使轮融资,投资人包括Uber CEO、特斯拉自动驾驶负责人、Airtable创始人等。

目前,该公司已经开放招聘,共包含13种岗位。

One More Thing

Transformer作者一共有8位,都具有同等贡献。

其实在Ashish Vaswani和Niki Parmar之前,已经有1位——Aidan N. Gomez也出来创业了

Aidan N. Gomez的公司Co:here还是专注于NLP。

Co:here去年5月成立,还不到一年,投资者阵容倒是也很强大,包括图灵奖得主Geoffrey Hinton、GAN之父Ian Goodfellow,以及斯坦福大学教授李飞飞等人。

不知道若干年以后,Adept以及Co:here能取得什么样的成果。

参考链接:
[1]
https://twitter.com/AdeptAILabs/status/1518975477917962245
[2]https://www.adept.ai/post/introducing-adept

「人工智能」、「智能汽车」微信社群邀你加入!

欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们,与AI从业者交流、切磋,不错过最新行业发展&技术进展。

ps.加好友请务必备注您的姓名-公司-职位哦~


点这里👇关注我,记得标星哦~

一键三连「分享」、「点赞」和「在看」

科技前沿进展日日相见~


登录查看更多
0

相关内容

756页美国国家安全AI战略报告
专知会员服务
174+阅读 · 2021年3月25日
【GPT-3作者亲解】超大型语言模型少样本学习,109页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年12月19日
离开谷歌这样的大厂,他们是这样寻找下家的
机器之心
0+阅读 · 2022年4月29日
Transformer论文引用破4万,两位作者离开谷歌创业
机器之心
0+阅读 · 2022年4月28日
初创公司如何训练大型深度学习模型
InfoQ
0+阅读 · 2021年12月10日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月17日
Arxiv
69+阅读 · 2022年6月13日
Arxiv
39+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
18+阅读 · 2021年6月10日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
Arxiv
23+阅读 · 2020年9月16日
Arxiv
27+阅读 · 2018年4月12日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月17日
Arxiv
69+阅读 · 2022年6月13日
Arxiv
39+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
18+阅读 · 2021年6月10日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
Arxiv
23+阅读 · 2020年9月16日
Arxiv
27+阅读 · 2018年4月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员