产业观察🔥7.0
独家丨BAT 天价挖 Gemini 大牛,可惜都挖错了
📋总体概括
据雷峰网独家报道,一位Google Gemini预训练专家已加入国内某互联网大厂,其职级或为L7-L8、接近总监级,长期在英国工作,入职后负责预训练并频繁往返国内。知情人士称这是BAT本轮争抢Gemini人才以来第一次真正「找对了人」——此前多家大厂引入的Gemini人才多只涉及预/后训练边缘环节或管理岗。国内基模团队去年底起将海外挖角重心转向预训练,因堆算力堆数据已触及Scaling law天花板,真正拉开差距的是预训练技术路线、数据分布策略与优化器选型,而这类避坑经验大多不写在论文里,只能靠挖人获取。
⚡关键信息
- ▸一位Gemini预训练专家加入国内大厂,Google职级或为L7-L8,接近总监级,长期在英国工作
- ▸知情人士称这是国内大厂抢Gemini人才以来第一次真正找对核心人选,此前引入者多触及边缘环节
- ▸堆算力堆数据已触及Scaling law天花板,差距转移到预训练技术路线、数据分布与优化器选型上
- ▸BAT、Kimi、智谱等公司在预训练优化器选型上内部分歧大、策略截然不同,踩坑代价是时间和算力的巨大浪费
- ▸关键训练避坑经验很少写入论文或公开,挖人是获取这些隐性know-how最直接的路径
🔥犀利点评
这条消息的本质是:国内大模型竞赛已经从「拼算力」进入「拼预训练know-how」阶段。论文是公开的、算力是买得到的,但优化器什么时候调、路线怎么取舍,这些用真金白银的训练失败换来的经验只存在人脑子里。BAT烧钱抢一个L7-L8,买的是别人踩过的坑——性价比其实极高。但更扎心的问题是:挖来一个「找对了的人」够吗?预训练是体系仗,一个人带不回数据管线和工程基建,别又变成给PR讲故事。
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