随便八卦一下Meta各个大组

匿名用户 发表于 2023-08-16 09:06:14
没有过infra经验不推荐。
ads的水深得很，几十个service也不够万人分的，大部分组其实不own任何代码，就是跑去别的组的地盘谈合作，想在别人的codebase里面加点啥东西来证明自己是有价

对，我现在就是你说的这种情况，几个月前加入了一个组，项目是组里其他6提出的，让我drive，我发现当时他们对这个项目吹的太狠，有些根本实现不了，现在进退两难

Ads serving infra 应该自己own很多services 吧

楼主🐮🍺 希望出第二弹

匿名用户 发表于 2023-8-16 06:14
算，messenger和whatsapp比肯定体量算小的，但是和其他的竞争产品比绝对是巨无霸，老美年轻人比如高中生 ...

脸书在GenAI方面的牛人除了杨立坤之外，能否多举几个例子？

另外个人观察GenAI需要【神人】镇场吗？
不然为何到现在大科技们都没有可以跟GPT4分庭抗礼的竞品？

匿名用户 发表于 2023-8-16 12:16
对，我现在就是你说的这种情况，几个月前加入了一个组，项目是组里其他6提出的，让我drive，我发现当时他 ...

一样的问题，ads serving infra有很多service不代表你要去的组有service。
你要面对的处境大概率是一样的，有句俗话不知道你有没有听过，反正我挺喜欢的，平时也经常从这个角度思考问题，叫做：“好吃，还能轮到你？”

hgon23 发表于 2023-8-16 12:36
脸书在GenAI方面的牛人除了杨立坤之外，能否多举几个例子？

另外个人观察GenAI需要【神人】镇场吗？

杨立坤 不是genAI方面的牛人，FAIR有几个印度哥们儿挺牛的不过你不一定在意到底是谁，有需要我可以查一下。
GenAI我觉得不需要神人镇场，现在各种差距无非就是先发优势的问题。
一个很好玩的理论我不知道你听过么有，就是：“人工智能，人工智能，得先有人工才有智能”
现在的差距在我看来主要是人工的差距，随着大厂开始逐渐投入人肉电池（各位在座的搬砖工），openAI的先发优势会被逐步削弱。当几千人开始搞机器算命的时候，哪怕一个人中了大奖也能把这个差距拉小非常多。

匿名用户 发表于 2023-8-16 09:51
一样的问题，ads serving infra有很多service不代表你要去的组有service。
你要面对的处境大概率是一样 ...

嗯嗯，好坑肯定被占了，就怕遇到烂坑，有没有偏infra/product infra的组推荐

匿名用户 发表于 2023-8-16 06:14
算，messenger和whatsapp比肯定体量算小的，但是和其他的竞争产品比绝对是巨无霸，老美年轻人比如高中生 ...

大模型train起来一次好好多钱，好长时间，可能中间就失败了。 open ai 牛的地方是他们iterate特别快，不需要用全部data试，用一小部分data iterate就行了，这个相当难，需要很厚的功底和经验

你说的这些对一般ai都是适用的，但大模型真不太一样，跟infra scalability差不多，大到一定程度，就不是试试能work的了

hpotter 发表于 2023-08-15 21:49:27
能问下enterprise吗

坑爹，地位就是个后勤部，工资低，活多，乱。

匿名用户 发表于 2023-8-16 12:55
嗯嗯，好坑肯定被占了，就怕遇到烂坑，有没有偏infra/product infra的组推荐

那我必须推荐一波privacy...
面向内部用户，压力不大，如果能多少和重点项目挂钩的话impact不愁。privacy的性质决定了每个use case考虑的方向可能完全不同，跟你calibration的人并没有明显的先发优势。
你可以想象你的production经验依然适用，不过从面对外部用户转移到了面对内部用户。

匿名用户 发表于 2023-8-16 12:57
大模型train起来一次好好多钱，好长时间，可能中间就失败了。 open ai 牛的地方是他们iterate特别快，不 ...

那他们应该在数据的挑选和preflight check做的特别好，很多大厂还处于大力出奇迹的阶段。
这个就属于经验了，还是那句话，先发优势让他们能累积经验，然后掌握先机，但是给大厂类似的时间，未必追不上。OpenAI目前还是领头羊这个没错。