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从Llama 4「作弊刷分」丑闻，到143亿美元收购Scale AI，扎克伯格疯狂挖角，却换来团队内讧；上亿美元年薪，没能留住顶尖人才。Meta的超级智能实验室（MSL），到底是未来引擎，还是人心崩盘的深坑？
自从Llama 4发布后，Meta深陷「性能评测造假」丑闻，声誉跌落神坛。
之后，小扎坐不住了，斥143亿美元（约1000亿元）收购Scale AI，同时大举用九位数年薪挖角AI顶尖人才。然而，近日Meta爆出离职潮，大批人才甚至还未入职便决定告别Meta。昔日王者被曝管理混乱、人心崩盘，甚至不得不低头依赖竞争对手谷歌，OpenAI的模型。
根据内部爆料，管理混乱可能是最大诱因：资源分配不公、薪资差距过大、人员调度失策、职业规划不合、Alexandr Wang的管理方式与Meta原有的方式迥然不同……
此外，Scale AI的数据质量不理想，也导致Meta与其合作疑似出现裂缝。
据两位知情人士透露，Alexandr Wang带来的高管之一——前Scale AI生成式AI产品与运营高级副总裁RubenMayer，仅在Meta待了两个月就离职。Mayer曾两度供职于Scale AI，总共约五年。他对媒体表示，自己最初的职责是「协助搭建实验室，需要什么就做什么」，并强调「从第一天起就已是TBD Lab的一员」，并未被排除在核心团队之外。他还澄清自己「并未直接向Alexandr Wang汇报」，称在Meta的工作体验「非常愉快」，离开纯属「个人原因」。除了人员变动，Meta花巨资与Scale AI的合作出现了裂缝。据透露，TBD Lab正与其他第三方数据标注公司合作来训练下一代AI模型，其中包括Scale AI的两大竞争对手Mercor和Surge。此前，Meta对Scale AI投入数十亿美元。如今，却「另起炉灶」。这样的做法显得格外耐人寻味。
几位知情人士直言，TBD Lab研究人员普遍认为Scale AI的数据质量偏低，更愿意与Surge和Mercor合作。Scale AI最初依靠众包模式起家，在亚非拉等第三世界国家，雇佣数量庞大且廉价的劳动力完成基础数据标注——也就是对原始信息进行分类、标记和注释，用于训练AI模型。但随着AI模型的复杂度急剧提升，如今的训练数据已不再是「低门槛体力活」，而是需要医生、律师、科学家等专业人士参与，才能生成和打磨出更高质量的数据，推动AI性能的提升。通过Outlier平台，Scale AI试图吸引各类专业人士。
但竞争对手Surge与Mercor发展更快，因为它们从一开始就建立在「高薪聘用专业人才」的模式之上。Meta发言人否认了「数据质量存在问题」的说法，但Meta越来越依赖竞争对手的数据服务。从Meta的动作来看，即便投入了数十亿美元，也并未把所有筹码都押在Scale AI身上。但对于Scale AI来说，情况就没那么乐观了。就在Meta宣布对Scale AI进行巨额投资后不久，OpenAI和谷歌双双宣布停止与其合作。几周后，Scale AI在7月裁掉了200名数据标注业务的员工。新任CEO JasonDroege将此归因于「市场需求的变化」，并表示公司将在其他领域加大投入，比如政府合同销售。
在此之前，外界就有猜测：Meta投资Scale AI的真正目的，或许是为了「挖人」——把自2016年创办公司以来一直深耕AI领域的创始人Alexandr Wang拉过来，借助他的号召力吸引顶尖人才。从目前情况看，Alexandr Wang确实在帮助Meta组建强大的AI团队。不过，除了Alexandr Wang之外，Scale AI对Meta的价值依旧存在疑问。
鸡飞蛋打，一地鸡毛
一些刚刚加入Meta的AI研究员已经打算离开Meta，这不是钱的事儿。就在本周，已有多位新近加入Meta AI团队的高调人才选择离职。
其中包括前OpenAI研究员Ethan Knight和Avi Verma，以及来自谷歌DeepMind的Rishabh Agarwal——他们都只在Meta待了短短几个月便选择离开。与此同时，Meta内部的老员工也在大批出走，过去几周已有数位资深成员辞职。
更让局势雪上加霜的是，Alexandr Wang非但没有带来稳定，反而加剧了矛盾：他屡次与扎克伯格发生冲突，在团队里也饱受质疑，被不少员工认为「态度傲慢、难以相处」。尽管人事动荡不断，MSL已经着手研发下一代AI模型。Llama 5究竟能否让Meta在AI大战中翻身，仍然「TBD」。
Alexander Wang还是不太行啊
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发表于 2025-9-1 08:26
，DS R1出的时候还声称DS是偷偷用H100炼出来的，本事没有，站队的功夫也差
不知道当初图小王什么，科技界红脖？
