本文來自微信公眾號：劃重點 KeyPoints，作者：林易
要問大洋彼岸硅谷現在最 fashion 的話題是什么，絕不是哪個新模型，也不是什么新芯片，而是由 Meta 老板扎克伯格引發的 AI 人才搶奪大戰，直接讓硅谷各大科技巨頭如坐針氈。OpenAI 首席研究官 Mark Chen 甚至罕見情緒化發聲，說 " 感覺被偷家 "。
這場放歷史長河里都堪稱罕見的 "Boss 直聘 "，扎克伯格拿出的手腕也是相當直截了當——砸錢，狠狠地砸錢。根據《連線》雜志的說法，Meta 已經向一些頂級 AI 人才提供了為期四年、高達 3 億美元的薪酬方案，第一年的薪酬更是超過 1 億美元。
那么這些頂級 AI 人才都有誰？隨著扎克伯格前兩天官宣成立 " 超級智能實驗室 "（Meta Superintelligence Labs，MSL），一份 " 華人含金量 " 超高的首批成員名單也一道被曬出：11 人中有 7 人是華人，多數來自 OpenAI 和谷歌 DeepMind。
而在 " 小扎搶人 "、"Meta 新團隊 " 和 " 首批名單 " 等眾多熱點話題之下，卻有一位華人在 X 上脫穎而出，獨立成為了另一個大熱點——余家輝。原因無他，正是因為有傳言稱他就是 " 轉會費 " 第一年高達 1 億美元那個人（也是 " 超級智能實驗室 " 的首批成員）。
言外之意，從總包這個角度來看，有人可能真的能夠到一億的門檻。如果這個人是余家輝，那么 Meta 簽下他，比當年皇家馬德里花 8000 萬美元簽 C 羅還要燒錢；但 C 羅在 5 年時間里帶領皇馬拿下 5 次歐冠冠軍，他帶來的回報可以說是等值或者超值。
于是，很多人對于余家輝加入 Meta 這件事提出了不少的疑惑——
他的薪酬到底值不值這個錢？他又能給 Meta 帶來多大的回報？
余家輝 AI 技術實力幾何？
余家輝本科畢業于中國科學技術大學少年班計算機科學專業，在中科大的求學過程中，他不僅積累了相關的專業知識，也培養起對計算機科學研究的興趣和較為嚴謹的態度。
之后，余家輝前往美國，在伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校攻讀博士學位。期間，余家輝有幸師從計算機視覺領域先驅 Thomas S. Huang 教授（黃煦濤，已故）。黃煦濤教授在圖像編碼、多媒體、計算機視覺和人機交互等領域有諸多成果，獲得中、美、英三國院士及 IEEE 終身會士榮譽 。成為黃煦濤教授的學生，余家輝也開啟了他在 AI 領域較為特別的探索之路。
在博士求學期間，余家輝便顯露出卓越的科研天賦。他在 Adobe 實習期間深度參與了 "DeepFill" 項目，該項目成功運用 AI 技術實現照片中物體的智能去除與修復，效果顯著。這一成就不僅證明了他在圖像處理領域的專業實力，更讓他深刻認識到 AI 技術在實際應用中的巨大潛力。
除此之外，在整個求學期間，他便在多家知名公司實習，包括微軟亞洲研究院、曠視、Snapchat、百度、英偉達等等。
畢業后，余家輝的職業軌跡可謂星光熠熠。他相繼在 Google Brain、OpenAI 等頂尖 AI 研究機構任職，每一段經歷都為其學術生涯添上濃墨重彩的一筆。
在 Google Brain 期間，他不僅參與了谷歌旗艦模型 Gemini 的多模態團隊工作，更在一定程度上承擔了領導職責。Gemini 作為谷歌推出的多模態大語言模型，集語言理解、圖像識別與生成等多項能力于一身，發布后在 AI 學界掀起熱烈討論。
余家輝專注于多模態融合技術的深入研究，致力于讓 AI 系統能夠無縫處理文字、圖像、音頻等多種信息形態。他的研究貢獻為 Gemini 的技術突破提供了重要支撐，也使其在多模態 AI 領域確立了權威地位。
2023 年，余家輝轉戰 OpenAI，出任感知團隊（Perception Team）負責人。感知團隊在 GPT 模型體系中占據核心地位，主要負責賦予模型對外部世界的認知和理解能力。在 OpenAI 任職期間，余家輝深度參與了 GPT-4o、GPT-4.1 等里程碑式模型的研發工作，帶領團隊攻克了多項技術難關，推動 GPT 系列在多模態感知與理解方面實現重大飛躍。這些成就進一步奠定了他在 AI 領域的影響力和聲望。
這篇論文不僅展示了谷歌當時最新 AI 模型的性能突破，還為業界樹立了多模態模型的新標桿。Gemini 不再只是一個 " 對話模型 "，它已經是一個能聽、看、讀、寫、思考的通用 AI 智能體雛形，在多個任務中表現優異，部分能力已超越人類專家水平，意味著通用人工智能（AGI）又邁出了一大步。
Conformer 模型在模塊設計上展現出諸多創新。其多頭自注意力（MHSA）模塊引入了 Transformer-XL 的相對正弦位置編碼方法，顯著提升了模型對不同長度語音輸入的適應能力；卷積模塊以點卷積和門控線性單元（GLU）為起點，結合一維深度卷積層，有效捕捉語音的局部特征；前后兩個前饋模塊則采用 Macaron-net 風格的半殘差結構，進一步增強了模型性能。
在 LibriSpeech 基準測試中，Conformer 模型表現出色——在不使用語言模型的情況下，test/test-other 數據集上的詞錯誤率（WER）分別為 2.1% 和 4.3%；結合外部語言模型后，WER 進一步降低至 1.9% 和 3.9%。即便是僅有 10M 參數的小型模型，也超越了以往基于 Transformer 和 CNN 的模型，充分體現了余家輝及其團隊在技術創新方面的卓越能力。
扎克伯格的 AI 困境
曾在社交媒體領域呼風喚雨的科技巨頭 Meta，如今在 AI 浪潮的沖擊下，也面臨著前所未有的挑戰與機遇。近年來，Meta 大力投入 AI 研發，致力于打造具有競爭力的智能產品，Llama 系列模型正是其中的重要成果之一。然而，Llama 的發展之路并非坦途，在性能與口碑方面都遭遇了諸多難題。
在性能層面，Llama 模型與 OpenAI 的 GPT-4o 等先進模型仍存在明顯差距。在多個關鍵的自然語言處理任務中，例如文本生成的邏輯性與連貫性、問答系統的準確性與全面性，Llama 的表現尚難令人滿意。
面對復雜的語義理解與推理任務時，Llama 往往出現誤判或回答模糊，難以像 GPT-4o 那樣精準把握問題核心，輸出清晰而合理的解答。這使得 Llama 在市場競爭中處于劣勢，難以有效吸引用戶和開發者的青睞。
在口碑方面，Llama 也未能贏得廣泛認可。因性能不足，Llama 在開源社區和商業用戶中頻頻受到質疑。一些開發者反映其訓練過程資源消耗大、效果不穩定；而部分企業用戶則擔憂其在實際部署中的表現，認為可能影響產品質量與用戶體驗。這些負面反饋進一步削弱了 Llama 的市場競爭力，導致 Meta 在 AI 領域的份額被逐步蠶食。
與此同時，Meta 還面臨 AI 核心人才流失的問題。由于對公司 AI 戰略的疑慮以及對 Llama 模型前景的失望，不少優秀的研究人員選擇離職，轉而尋求更具潛力的發展平臺。這種人才流失無疑對 Meta 的技術創新和產品迭代造成了實質性影響，研發節奏明顯放緩。
即便有圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一的 Yann LeCun 坐鎮 FAIR，也未能改變 Meta 在 AI 時代落后的局面；甚至不少人由于 LeCun 與主流 AI 大模型發展背道而馳的理念，將這種落后的原罪歸咎到了他的身上。
在此背景下，扎克伯格啟動了 " 超級智能團隊 " 計劃，力圖通過鈔能力吸引頂尖人才，突破當前的技術瓶頸，提升 Meta 在 AI 領域的整體競爭力。
就目前來看，新團隊負責人 Alexandr Wang（前 Scale AI CEO）和 Nat Friedman（前 GitHub CEO），以及以余家輝為代表的首批 11 名成員的加入和官宣等動作，已經在網絡和市場中產生了 " 人才磁場 " 的效應。
然而對于扎克伯格來勢洶洶的挖角行動，OpenAI CEO 奧特曼也沒有坐以待斃。在更早前的內部舉措中，奧特曼已對 OpenAI 的內部狀態發出了警示。他決定讓員工集體休假一周，暫停此前人均每周超過 80 小時的高強度工作節奏，并暗示正在重新評估薪酬體系和激勵機制，以應對當前 AI 行業的人才競爭態勢。
而在最新的一封內部信中，奧特曼直接批評了 Meta 近期的挖角行為。他表示，OpenAI 曾是一群 " 默默無聞的技術書呆子 "，如今卻成為了科技行業最受關注的一群人。然而他也指出，AI 領域當前的輿論環境異常喧囂，Meta 的行事方式尤為令人不滿，未來這類現象可能愈演愈烈。
奧特曼坦言，盡管 Meta 確實從 OpenAI 招募了一些優秀員工，但整體而言，并未成功挖走核心頂尖人才，最終只能在 " 人才名單的后半段 " 作出妥協。他還半開玩笑地表示，自己已經記不清扎克伯格到底希望從 OpenAI 挖走多少人來擔任首席科學家。
他強調，OpenAI 在推動整個行業發展方面取得的成就令人自豪，但 " 在人才流動中，總會有部分人選擇逐利而行 "。
奧特曼進一步指出，Meta 的這種激進挖角方式可能帶來深層次的文化隱患，長遠來看難免會造成負面影響。他判斷，Meta 或將很快轉向新的市場熱點，或者繼續圍繞自身 " 護城河 " 進行防御性戰略調整。
相比之下，他重申 OpenAI 的核心使命始終堅定，即以實現通用人工智能（AGI）為首要目標，并認為這種長期主義導向與團隊文化是其他公司難以比擬的。" 傳教士的力量，永遠勝過雇傭兵。" 他如是說道。
不過有一說一，在了解完這個故事和人之后，我們從中應當也是有所收獲。首先就是余家輝的成長軌跡，可以說是為當代計算機專業的學生提供了極具參考價值的范本。
他的經歷證明，在 AI 時代，扎實的學術功底依然重要，尤其是在數學、算法、模型架構等底層技術上的沉淀。同時，實習和項目經驗也尤為關鍵，從 Adobe 到 Google、OpenAI，余家輝始終在科研與工程之間游走，不斷提高問題解決能力和技術落地能力。對于想在 AI 領域獲得高薪與影響力的年輕人而言，提早參與科研項目、注重系統性思維、并積極爭取加入頂尖實驗室或團隊，依然是當前最具確定性的路徑。
其次是扎克伯格的 "Boss 直聘 " 風波所影射出來的 AI 發展現狀。他用 " 鈔能力 " 砸出的超級團隊，雖在聲勢上確實令 OpenAI 和谷歌等對手感受到壓力，但真正的挑戰才剛剛開始。AI 的競爭，歸根到底還是 " 組織能力 " 的競爭。一個頂尖人才的價值，在于其與周圍團隊的協作能力、能否主導從 0 到 1 的技術創新流程。Meta 當前引入的 Alexandr Wang、Nat Friedman、余家輝等，雖都是明星選手，但這支夢之隊是否能形成合力？能否扭轉 Meta 在大模型競賽中的被動局面？目前仍存在較大不確定性。
而 Meta 過去在 FAIR 團隊的組織困境與方向搖擺，也讓外界對其管理能力持保留態度。接下來的關鍵，不僅是技術攻堅，更是組織設計與戰略落地的真正考驗。
參考鏈接：
1、《連線》報道：https://www.wired.com/story/mark-zuckerberg-meta-offer-top-ai-talent-300-million/
2、余家輝谷歌學術：https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=-CLCMk4AAAAJ&view_op=list_works
3、余家輝領英：https://www.linkedin.com/in/jhyuxm/
