顶尖科学家Rob Fergus重掌FAIR：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。

谁是Rob Fergus

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