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Meta 内部混战又有新剧情了，这次主角是 FAIR 实验室。
据 The Information 报道，两位知情人士透露，Meta 最近对 FAIR 实验室施加了一项新政策：所有研究成果在公开发表前，必须通过额外的内部审查。
这项政策在 FAIR 内部引起了轩然大波。多位员工认为，这一变化严重限制了他们此前享有的学术自由，即在 Meta 之外自由分享研究成果的权利。
长久以来，开放的研究氛围一直是 FAIR 吸引顶尖人才的基石。然而，随着 Meta 全面重塑其 AI 业务，公司开始要求 FAIR 更多地为内部产品服务，同时减少可能助益竞争对手的外部研究分享。
这些变化让 FAIR 的联合创始人 Yann LeCun 深感困扰。据知情人士称，他甚至在九月份私下向同事透露，或许应该辞去首席科学家的职位。
LeCun 的不满早有征兆，几个月来，他对公司新成立的、统管所有 AI 业务的Meta 超级智能实验室（MSL）的内部状况已日益失望。
今年 7 月，MSL 任命了来自 OpenAI 的研究员赵晟佳担任首席科学家。一位知情人士称，LeCun 对于外界「他已被降职」的看法感到十分恼火。尽管 Meta 最终允许 LeCun 继续专注于自己的研究并自由发表，但紧张气氛已然形成。
同时，关于 Lecun 要向 28 岁的 Alexandr Wang 汇报的消息也一度引发争议。
另外，自从 Meta 投入数十亿美元革新 AI 业务以来，数千名原有的 Gen AI 员工，不得不适应一批新的领导者以及数十位从 OpenAI、Google 等公司高薪挖来的研究员。这直接导致了「新旧两派」间的紧张关系，一些元老级研究员对新部门的保密文化以及新同事们传闻中的天价薪酬感到不满。
超级智能实验室：雄心与混乱并存
目前，Meta 超级智能实验室仍处于早期整合阶段，组织变革带来的「成长的烦恼」在所难免。
今年 6 月，Meta 聘请了前 Scale AI 首席执行官 Alexandr Wang 和前 GitHub 首席执行官 Nat Friedman 共同领导该组织。8 月，该部门被重组为四个小组：
TBD Lab：一个高度机密的实验室，负责开发下一代大语言模型 Llama 5。
产品与应用研究团队：专注于 Meta AI 助手等产品的落地。
基础设施团队：负责底层技术支持。
FAIR：继续进行基础 AI 研究。
这个新组织承载着 Meta 多年来最大的赌注，因此让所有员工步调一致至关重要。
为了聘请 Alexandr Wang，Meta 与 Scale 达成了一项价值 143 亿美元的交易，该交易为包括 Wang 在内的 Scale 股东带来了巨额回报，据称 Meta 还授予了 Wang 本人价值超过 2 亿美元的股票。
如今，Wang 面临的艰巨任务是：实现 CEO 扎克伯格对「超级智能」（超越人类智慧的 AI）的宏大愿景。
Meta 的 AI 业务向来有内部摩擦的历史。一位前研究员将 Meta 之前的 Gen AI 部门的文化描述为「抢占地盘、狙击项目、窃取成果」，并将其比作「转移性癌症」。如何理顺内部文化，显然是新领导层面临的巨大挑战。
Meta 的一位发言人在声明中表示：「研究是 Meta 超级智能实验室的主要支柱之一；我们没有限制研究人员发表论文。」他们补充说，LeCun 作为 FAIR 首席科学家的角色没有改变。
新旧团队的文化冲突
新组织的成立也在 Meta 内部的其他部门引发了连锁反应。
功能争议
Meta AI 聊天机器人的独立应用原本由首席产品官 Chris Cox 的团队负责，主要用于管理 Meta 的智能眼镜。如今，它被划归超级智能实验室管理。
当该应用准备在 9 月增加一个 AI 生成的短视频信息流（名为 Vibes）时，公司内部论坛上充满了来自 Reality Labs 可穿戴设备团队成员的抱怨，一位员工直言不讳地写道：「我绝不想要这个功能。」
TBD Lab 的「围城」
作为新部门的明星项目，负责开发 Llama 5 的 TBD Lab 吸引了最多的资源和关注。然而，并非所有人都渴望加入，一些被邀请的研究员拒绝了 offer。
有内部人士称，巨额的资金投入和高度关注，反而催生了一种高压、无情的工作氛围。许多老员工不愿加入，尤其是当他们的薪酬与传闻中新同事的天价待遇相去甚远时。
工作制度分歧
TBD Lab 要求研究员每周五天必须在加州门洛帕克的总部现场办公，这也让许多习惯了混合办公的员工感到反感，因为 Meta 其他 AI 研究员通常只需每周到岗三天。
人事动荡也持续不断，例如，Alexandr Wang 的幕僚长 Bill Long 于 6 月加入 Meta，但现已返回 Scale。
面对内部的种种问题，新领导层已在寻求改善。在 8 月的一次会议上，Nat Friedman 表示，他希望赋予团队技术成员更多权力，并减少繁文缛节，特别是要减少内部会议的频率。
对于承载着 Meta 未来的这个庞大而雄心勃勃的 AI 巨舰而言，能否平稳渡过内部整合的阵痛期，仍是一个未知数。
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