高流动率袭击了Meta的Llama，因为原始研究团队的78％退出

梅塔（Meta）的开拓性美洲驼（Llama）的倡议曾经是其人工智能路线图的基石，现在正在与重要的主要贡献者进行斗争。

在十四位研究人员中，他们的名字装饰了2023年的2023纸，该论文揭示了美洲驼，研究科学家Hugo Touvron，研究工程师Xavier Martinet和技术计划负责人Faisal Azhar仍然留在Meta 。

骆驼队离开参加比赛

其他11个团队成员（或研究人员的78％）在很大程度上已经去了加入或建立竞争对手的合资企业，而梅塔（Meta）的旗舰开源项目则没有其原始的创造力。

没有比Mistral更引人注目的人才耗尽，这是由Guillaume Lample和TimothéeLacroix创立的，这是Llama最初设计的器乐建筑师。除了一群元校友的干部外，他们还在努力开发新的开源模型，直接挑战Meta的产品。

这也是如此，报道表明，高级人工智能公司正在认真狩猎，付出了巨额资金来钓鱼顶级AI研究人员加入他们的团队。

至于META，专业知识的迁移促使观察者质疑Meta在公司面临对自己的AI野心越来越怀疑的那一刻是否可以继续保持顶级研究人员。

该公司面临Meta的内部挑战，最近宣布延迟其有史以来最大的AI模型Bememoth的发布，以回应员工对其绩效和方向提出的担忧。

同时，开发人员在模型系列中的最新迭代中仍然在很大程度上被静音。

现在，许多人喜欢开源替代方案，例如DeepSeek和Qwen，这有望更快地创新和尖端的功能。

META可以重组其研究部门吗？

人事的动荡与领导力的重大相吻合。 FAIR 指导了八年，上个月透露她将辞职。

她是一位公平的联合创始人罗伯特·弗格斯（Robert Fergus），在2025年5月重新加入元的元中，她在Google的DeepMind上度过了五年。这种过渡强调了Meta研究等级中更广泛的营业额和重组模式。

自从《美洲驼报纸》出版以来，Fair悄悄地失去了许多原始才能，即使该公司继续将Llama视为其AI策略的林奇宾。

现在的问题是，元是否可以捍卫它曾经在开源模型开发中持有的领先优势，而没有许多团队奠定其基础。

在发行时，Llama论文不仅仅是引入新模型。它赋予了公开共享大型语言模型权重的概念的合法性。与专有系统（例如OpenAI的GPT-3或Google的Palm）不同，研究人员和开发人员可以免费使用Llama的建筑，培训代码和参数集。

Meta证明，通过仅利用公共访问的数据并优化效率，最先进的语言模型可以在单个GPU上运行，从而使对先进的AI功能的访问民主化。

在短时间内，Meta似乎准备主导开源边界。但是，两年过去了，它的早期优势已经下降。尽管将数十亿美元投入了AI研究，但该公司仍然缺乏针对需要多步逻辑，复杂问题解决或外部工具集成的任务量身定制的专用“推理”模型。

相比之下，竞争对手使这些功能成为其最新发行版的核心，进一步凸显了Meta的差距。

这位已离开元的十一位作者在该公司的平均五年以上，这表明嵌入式研究人员的离职是出发，而不是短期的trac人员。从2023年1月到Llama 3周期，他们的出口跨越了2025年初，这标志着原始的Llama团队的逐渐解散。

梅塔（Meta）公开承认了离职，发言人指出了一个X帖子，该帖子 tracKS追溯到前拉玛纸合着者的职业发展。尽管确切的目的地有所不同，从新兴初创公司的角色到竞争实验室的领导地位，据报道，集体移民突出了AI景观的转变，在该景观中，人才遵循最具活力和开放的平台。

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