加入阿里矽谷研究院！AI大神賈揚清確認將離開Facebook

科技 03-04

導讀

3 月 2 號晚間，知乎上一個題為「如何評價賈揚清離職 Facebook？」的問題熱度不斷發酵，在短短數小時內就被流覽近 6 萬次並很快在朋友圈內廣泛傳播。在該知乎問題中，題主 Po 出了一張聊天記錄截圖，稱 Caffe 作者、Facebook AI 架構總監賈揚清將從 Facebook 離職並加入阿里任 VP。而在回答中有人表示 3 月 8 號是賈揚清在 Facebook 的最後一天、而入職阿里的時間是 3 月 11 號。

來源：AI前線

知乎「如何評價賈揚清離職 Facebook？」問題下的截圖

3 號凌晨，AI 前線與杜克大學電子與計算機工程系知情人士聯繫並確認得知，賈揚清離職加入阿里消息屬實，不過賈揚清最終的去向並非回國，而是加入阿里矽谷研究院。不過當前賈揚清的 LinkedIn 頁面上在職公司仍為 Facebook，暫未更新。

作為全球最普遍使用的圖像識別開源軟體 Caffe 的作者，賈揚清是人工智慧深度學習領域裡的佼佼者。賈揚清是浙江紹興人，本科和碩士就讀於清華大學，隨後在美國加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位。2013 年畢業後，他加入谷歌，是谷歌大腦 TensorFlow 的作者之一。2016 年 2 月從谷歌離職，加入 Facebook，致力於前沿 AI 研究和平台開發。

Caffe 之父

Caffe 是一個清晰、可讀性高、快速的深度學習框架，對整個深度學習領域起到了極大的推動作用，在深度學習領域中有舉足輕重的地位。Caffe 無論在結構、性能上，還是在代碼質量上，都稱得上一款十分出色的開源框架。更重要的是，它將深度學習的每一個細節都原原本本地展現出來，大大降低了人們學習研究和開發的難度。而這樣一款出色且影響廣泛的深度學習框架，正是賈揚清在伯克利大學就讀博士期間開發出來的。

Caffe 的誕生是因為賈揚清需要一個深度學習框架來支持他的科研工作，他經常和人開玩笑說：「我寫 Caffe 的原因是因為我不想寫畢業論文。」

對於賈揚清來說，Caffe 起初純粹是因為興趣使然作為一個業餘的項目，後來因為越來越覺得有意思，花在 Caffe 上的時間逐漸變成 20%、40%、80%，後來在上下班的地鐵上也開始編程序。2013 年下半年，Caffe 寫完並開始在組內試用，大家都覺得好用，比如 Jeff 和 Ross 利用 Caffe 的訓練代碼實現了 R-CNN。到了 11 月份的時候，賈揚清開始考慮是不是要開源 Caffe，然後 12 月份正式開源。

在接下來的一年裡面 Caffe 開始吸引很多其他的用戶和開發人員，特別是 NVIDIA 開始幫助團隊做更多的加速，Berkeley 也成立了 Berkeley Learning and Vision Center 來組織和吸引工業界的研究人員共同開發多個開源項目（包括 Caffe）。後來，Caffe 開始吸引越來越多來自世界各地的人嘗試和使用深度學習技術，這是賈揚清始料未及的，但這與他決定將 Caffe 開源的初衷卻是不謀而合。賈揚清曾表示，希望 Caffe 成為深度學習領域的 Hadoop。

在 Caffe 之前，深度學習領域缺少一個完全公開所有的代碼、演算法和各種細節的框架，導致很多的研究人員和博士生需要一次又一次重複實現相同的演算法。賈揚清曾在採訪中表示：「我覺得作為一個科研人員，還是需要有開放的胸懷來幫助整個社區的發展，所謂不忘初心，方得始終。」

從谷歌到 Facebook

在加入 Facebook 之前，賈揚清於 2013 年 12 月到 2016 年 2 月在 Google Brain 擔任研究科學家，致力於前沿的深度學習研究和工程，參與了 ImgeNet2014 比賽、移動端深度學習、Google 下一代 AI 平台 TensorFlow 開發、基於深度學習的產品開發和產品諮詢等。

無獨有偶，2016 年賈揚清離開谷歌、加入 Facebook 時也曾引發熱烈討論。當年知乎上也出現過這樣一個問題：如何評價 caffe 作者賈揚清加入 Facebook?

在這個問題下，賈揚清自己回復道：「正常換工作而已，大家不需要太過關注。。。就我個人而言，在 Google 實習過兩年又工作過兩年，無論是技術還是科研都感覺收穫頗豐，換到 Facebook 的原因也是為了在個人發展上能學到一些不同的東西，為將來的職業發展繼續做準備。另外一個原因是好多以前伯克利同實驗室的朋友也在 Facebook，比如 Ross Girshick 和 Bharath Hariharan，所以也增加了一份親切感。兩家都是好公司，也都是牛人云集，所以從找工作的角度說，來哪兒都不會讓你感覺後悔的。不過話說我哪兒都沒有 announce 到底是誰捅出來的消息呢？」

當時知乎評論里不少人對賈揚清加入 Facebook 有很多解讀，有人猜想：「谷歌估計鐵了心讓 Tensor Flow 一統江湖。Caffe 到了臉書至少可以和 Torch 分庭抗禮。」

賈揚清加入 Facebook 之後，Facebook 又陸續發布了 PyTorch 和 Caffe2。由於 Caffe 在開發之初主要針對計算機視覺領域，因此在 NLP 等其他領域用起來稍有欠缺。Facebook 在 2015 年的時候還有很多產品使用 Caffe 的 runtime 來部署，但是後來出現了不少靈活性問題，這也是後來開發 Caffe2 跟 PyTorch 的原因。2017 年 4 月份，Facebook 正式發布 Caffe2，基於 Caffe 但更加輕量化、模塊化且保持了可擴展性和計算性能。2018 年 4 月份，為了提高開發效率，Caffe2 代碼全面合併進了 PyTorch。

針對 Caffe2 和 PyTorch 的合併，賈揚清在知乎上表示，將這兩個框架整合起來可以極大提升開發效率，為廣大開發者提供便利。

「因為 PyTorch 有優秀的前端，Caffe2 有優秀的後端，整合起來以後可以進一步最大化開發者的效率。目前 FAIR 大概有超過一半的項目在使用 PyTorch，而產品線全線在使用 Caffe2，所以兩邊都有很強的動力來整合優勢。

開發效率是我在 Facebook 非常重視的一個方向：去年年中的時候啟動了 ONNX 項目（初版的代碼是我親自上手寫的），然後幫助搭建了 ONNX team，來增強不同框架甚至不同公司之間的協作；Caffe2 和 PyTorch 在代碼層的合併也是從那個時候開始逐漸推動的一項內容。」

如今賈揚清離開 Facebook，不知道 Caffe2 和 PyTorch 的未來又會如何？

寫在最後

早前在彭博新聞的一次採訪中，賈揚清被記者問到未來是否會有回中國工作的可能性，當時他笑說：「這是一個很 trick（編註：狡猾）的問題，需要考慮到家庭和各方面的原因。」

如今這個問題似乎已經有了答案，想必這是賈揚清綜合考慮各方面因素後得出的最好、最合適的答案。祝賀賈揚清，新工作順利！