小扎在这头疯狂挖人配资门户优选网，结果家里的老员工纷纷跑路了？？
最新消息，Meta 万引强化学习大佬 Rishabh Agarwal 即将离职，还留下了一篇让人浮想联翩的小作文：
这是我在 Meta 的最后一周。
决定不加入新的超级智能实验室并不容易，毕竟那里人才济济、算力爆棚。但在 Google Brain、DeepMind 和 Meta 度过了 7 年半之后，我更想冒险去尝试一条完全不同的路。
Meta 组建超级智能团队的想法非常引人注目，但我最终选择听从扎克伯格的建议："在这个瞬息万变的世界里，最大的风险就是不去冒险。"
虽然表面上看起来双方是"和平分手"，但网友们还是从中嗅出了一丝不同寻常的味道：
把小扎的原话甩回他自己脸上，这操作绝了，瑞思拜！
十亿可以为你买一栋房子，但买不到你的梦想。
不过猜测也好，吐槽也罢。对于 Rishabh Agarwal 的离职，谷歌、Meta 的同事们都清一色地送上了祝福，而且还顺带回顾了他在工作期间作出的贡献。
据了解，他参与了谷歌 Gemini 1.5、Gemma 2 以及 Meta 推理模型后训练方面的重要工作，2021 年还以一篇 RL 算法评估论文拿下了 NeurIPS 杰出论文奖。
所以，Rishabh Agarwals 是谁？他的离职又为何在这个节骨眼掀起波澜？
曾被 Hinton 劝退"不要做强化学习"，下一站未定
Rishabh Agarwals，一直以来从事强化学习和推理研究，谷歌学术论文被上万次引用，h-index 也有 34。
本科毕业于印度理工学院孟买分校计算机科学与工程专业，成绩属于系前几名那种。
2018 年，他以 AI Resident 的身份加入 Google Brain 多伦多团队，在 Geoffrey Hinton 团队里工作了一年。
颇具戏剧性的是，Hinton 还曾建议他"不要做强化学习（RL）"，不过话锋一转，老爷子也留有余地——应该做自己认为最好的事情（毕竟他本人当年做的事也不被所有人看好）。
于是，Rishabh Agarwals 义无反顾地投身强化学习，并决定继续攻读博士学位。
第二年，他就前往蒙特利尔的 Mila 研究所申请 PhD，由于和面试官之一 Aaron Courville（和 Bengio 等人合著了《深度学习》这本经典教材）在强化学习领域的研究方向"完全相同"，当场就被邀请并加入其团队。
接下来的四年时间，他在 Aaron Courvilleh 和 Marc Bellemare 两位顶尖导师的指导下继续深耕强化学习，同时还保留着在 Google Brain 的全职工作。
直到 2023 年，Marc Bellemare 发了一条提前庆祝他通过博士毕业答辩的推文，连谷歌首席科学家 Jeff Dean 这样的大佬也赶来祝贺。
在这之后，他顺理成章地加入蒙特利尔谷歌 DeepMind 团队，担任研究科学家，同时在麦吉尔大学做兼职教授。
而在谷歌工作期间，他参与了 Gemini 1.5（当时号称最强多模态、上下文突破 100 万）、Gemma 2 （新一代轻量级开源模型）、Gemma 3 等重要模型的发布工作。
2021 年，他还发表了论文《Deep Reinforcement Learning at the Edge of the Statistical Precipice》，一举斩获 NeurIPS 杰出论文奖。
简单来说，这篇论文分析了深度强化学习中的统计不稳定性问题，指出在有限实验下评估算法可能产生误导性结果。由于系统性揭示了 RL 中的方差问题与过拟合风险，被认为是评价 RL 算法的里程碑工作。
后来他才从谷歌跑去了 Meta，并着手推进 Meta 推理模型的后训练工作，具体包括：
用 RL 规模化训练，把 8B 稠密模型推到接近 DeepSeek-R1 的水平；
在训练中途引入合成数据，为 RL 提供热启动；
提出更高效的 on-policy 蒸馏方法。
如今随着 Rishabh Agarwals 的离开，网友们也纷纷替 Meta 惋惜又损失了一员大将。
目前 Rishabh Agarwals 的下一站并未明确，不过按照他"想要尝试完全不同的一条路"的说法，人们推测大概率会是创业。
Meta 老员工开始出逃了？
其实不止 Rishabh Agarwals，几乎同一时间，一位在 Meta 工作了12 年的老员工也宣布离职了。
而且下一站还是 Anthropic 的推理团队（属于直接拥抱曾经的竞争对手了）。
有一说一，Meta 这波渐起的老员工出逃趋势并不出人意料。
此前就有消息称，Meta 新老员工之间因薪酬待遇悬殊而产生摩擦，其中一些研究人员甚至威胁要辞职。
合理推测，招聘热潮带来的内部矛盾，可能是导致这些资深员工选择离开的重要原因之一。
嗯，小扎这波也属于一边蓄水，一边开闸了（doge）。
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/agarwl_/status/1960034048698388795
[ 2 ] https://scholar.google.com/citations?user=aH8AJu4AAAAJ&hl=en
[ 3 ] https://x.com/Yuchenj_UW/status/1960038533290450972
[ 4 ] https://agarwl.github.io/
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— 完 —
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