贾扬清生长于浙江绍兴,2002年考入清华,并在清华拿到硕士学位,其后远赴UC伯克利获得博士学位。

2013年,贾扬清博士毕业加入之前就已实习了2年的Google,在Jeff Dean麾下任职,参与TensorFlow打造,致力于前沿的深度学习研究和工程,参与了ImgeNet2014比赛、移动端深度学习、Google下一代AI平台TensorFlow开发、基于深度学习的产品开发和产品咨询等。

2016年2月,贾扬清离职Google加盟Facebook,在LeCun麾下任研究科学家,主打前沿AI研究和平台开发。贾扬清打造的深度学习框架Caffe,也成为Facebook重点部署框架之一。
此外,贾扬清还发起并主导了其他人工智能解决方案,包括跨神经网络的开放标准ONNX,微软、亚马逊、高通等公司也都参与其中。2018年,他参与创建了下一个版本的开源人工智能框架PyTorch 1.0。
3月8日是贾扬清在 Facebook 的最后一天,而入职阿里的时间是3月11日。

贾扬清离职Facebook受关注,背后实际还暗藏一个老生常谈的话题:在企业进行AI研究是否可持续?

因为当前AI研究到技术落地,中间始终存在不小差距,而且研究往往投入大,对核心产品和主营业务见效又不会立竿见影。

于是不少巨头在新技术初期,往往还能对研究团队礼贤下士,但其后一旦研究和产品之间涉及资源分配等矛盾,最后往往会拿不直接创造营收的研究团队开刀。

这样的案例,外有Facebook AI掌舵者LeCun,内有腾讯AI实验室负责人张潼。

他们都是因为上述研发和产品之间的关系,最后或调整或离职。

而更早之前,百度则完全实现了工程派对学术派的压倒性胜利,吴恩达、林元庆等先后离职。

值得注意的是,贾扬清也在张潼离职腾讯时关注过这样的讨论。

他当时赞同了陈天奇的回答:

很多回答提到研究落地的困难以及一个公司核心AI部门和产品部门之间的矛盾,也有回答题提到了Jeff Dean的成功难以复制。这些东西的确是客观存在的。不过,大家不要忽略回报越大困难越大这一事实,一直延续一个已有的模式固然可以获得小的进步,改变思路求革新会有小概率获得大的突破,当然只是取决于当事方是否愿意放手去搏而已。

这大概也能体现贾扬清的个性及性格,他也想成为Jeff Dean一样的人,迎接属于自己的挑战和成功。

这可能也是他加盟阿里巴巴的核心原因之一,毕竟受到鼎力支持,而且有更多人力和资源去放手一搏。

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