顶尖科学家Rob Fergus重掌FAIR，15万引用学者回归Meta，战略转向AGI

Meta FAIR 新负责人上任，联合创始人回归：

Rob Fergus，早年间与 LeCun 等共同创立 FAIR，之后在 DeepMind 领导纽约团队。

今年 4 月他已回到 Meta，在 GenAI 部门帮助提升 Llama 的记忆和个性化能力。

这一次他接替离职的前一任负责人 Joelle Pineau，当时外界猜测 Meta 的重心转向 AI 商业化产品，FAIR 在组织内的定位不太明朗。

现在 LeCun 也正式宣布，FAIR 的新目标是高级机器智能，也就是其他人说的 AGI。

Rob Fergus 的职业生涯，可以说是横跨学术界和工业界顶级机构。

他在硕士毕业于加州理工，2005 年博士毕业于牛津电子工程专业，博士论文获得年度英国最佳计算机科学论文奖。

从 2007 年起，他在纽约大学任教。2009 年与 LeCun 共同创立了纽约大学的计算智能、学习、视觉与机器人实验室（CILVR Lab）。

他与 LeCun 开展长期合作，2014 年又共同创办 Facebook 人工智能研究中心（FAIR）。

在 2020 年至 2025 年期间，于谷歌旗下的人工智能研究实验室 DeepMind 工作近五年，领导其纽约团队。

Rob Fergus 是 AI 领域的高引学者，根据谷歌学的统计其论文总被引用次数接近 15 万次。

他的研究兴趣包括机器学习（特别是深度学习方法在表示学习和生成模型中的应用），计算机视觉（关注物体识别，图像搜索和计算摄影）。

代表作包括与学生 Matthew D. Zeiler 合作的《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，也就是 ZFNet，提出了可视化卷积神经网络中间层特征和分类器操作的新颖技术，对当时理解和改进 CNN 模型具有重要意义。

Matthew D. Zeiler 后来创办了提供图像搜索服务的公司 Clarifai。

以及对抗样本领域的开山之作《Intriguing properties of neural networks》，与 OpenAI 联创 Ilya Sutskever、Wojciech Zaremba，GAN 之父 Ian Goodfellow 等合作。

除了对抗样本之外，这篇论文还提出在神经网络的高层中，语义信息不存在于独立的神经元中，关键在于整个神经元激活的空间。

在 DeepMind 期间，也参与了一系列蛋白质生成相关研究。

大模型时代他的代表作包括与 LeCun、谢赛宁等合作的 Cambrian-1，一系列以视觉为中心的开源多模态模型。

对于这次回归 FAIR，他表示将致力于构建改变人们与科技互动方式的人性化体验。

参考链接：

[ 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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