頂尖科學家 Rob Fergus 重掌 FAIR，15 萬引用學者回歸 Meta，戰略轉向 AGI

Meta FAIR 新負責人上任，聯合創始人回歸：

Rob Fergus，早年間與 LeCun 等共同創立 FAIR，之后在 DeepMind 領導紐約團隊。

今年 4 月他已回到 Meta，在 GenAI 部門幫助提升 Llama 的記憶和個性化能力。

這一次他接替離職的前一任負責人 Joelle Pineau，當時外界猜測 Meta 的重心轉向 AI 商業化產品，FAIR 在組織內的定位不太明朗。

現在 LeCun 也正式宣布，FAIR 的新目標是高級機器智能，也就是其他人說的 AGI。

Rob Fergus 的職業生涯，可以說是橫跨學術界和工業界頂級機構。

他在碩士畢業于加州理工，2005 年博士畢業于牛津電子工程專業，博士論文獲得年度英國最佳計算機科學論文獎。

從 2007 年起，他在紐約大學任教。2009 年與 LeCun 共同創立了紐約大學的計算智能、學習、視覺與機器人實驗室（CILVR Lab）。

他與 LeCun 開展長期合作，2014 年又共同創辦 Facebook 人工智能研究中心（FAIR）。

在 2020 年至 2025 年期間，于谷歌旗下的人工智能研究實驗室 DeepMind 工作近五年，領導其紐約團隊。

Rob Fergus 是 AI 領域的高引學者，根據谷歌學的統計其論文總被引用次數接近 15 萬次。

他的研究興趣包括機器學習（特別是深度學習方法在表示學習和生成模型中的應用），計算機視覺（關注物體識別，圖像搜索和計算攝影）。

代表作包括與學生 Matthew D. Zeiler 合作的《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，也就是 ZFNet，提出了可視化卷積神經網絡中間層特征和分類器操作的新穎技術，對當時理解和改進 CNN 模型具有重要意義。

Matthew D. Zeiler 后來創辦了提供圖像搜索服務的公司 Clarifai。

以及對抗樣本領域的開山之作《Intriguing properties of neural networks》，與 OpenAI 聯創 Ilya Sutskever、Wojciech Zaremba，GAN 之父 Ian Goodfellow 等合作。

除了對抗樣本之外，這篇論文還提出在神經網絡的高層中，語義信息不存在于獨立的神經元中，關鍵在于整個神經元激活的空間。

在 DeepMind 期間，也參與了一系列蛋白質生成相關研究。

大模型時代他的代表作包括與 LeCun、謝賽寧等合作的 Cambrian-1，一系列以視覺為中心的開源多模態模型。

對于這次回歸 FAIR，他表示將致力于構建改變人們與科技互動方式的人性化體驗。

參考鏈接：

[ 1 ] https://www.linkedin.com/posts/rob-fergus-057808364_excited-to-share-the-news-that-im-taking-activity-7326262041453707264-f_O9/

[ 2 ] https://x.com/ylecun/status/1920556537233207483

— 完 —

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