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猫眼电影记者 常晟罡 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新智元报道
编辑:元宇
【新智元导读】谷歌世界模型大牛Danijar Hafner宣布离任!他自2016年起开始在Google Brain实习,后又在DeepMind、Brain Team工作。他的经历颇具传奇色彩,曾获辛顿指导,还与?ukasz Kaiser、Ashish Vaswani等Transformer大佬有过交集。
刚刚,「Dreamer」大神Danijar Hafner,宣布离开他曾工作近十年的谷歌。
离职前Danijar担任Google DeepMind旧金山分部的资深研究科学家(Staff Research Scientist)。
他的研究目标是「构建能够理解世界并与世界互动的通用智能体」。
作为谷歌世界模型大牛,Danijar曾主导/联合主导了Dreamer系列(Dreamer、DreamerV3、Dreamer4 等)的开发。
Danijar Hafner
他在推文中写道:「今天是我在DeepMind的最后一天」。
回顾了在Google和DeepMind将近10年的工作经历,Danijar认为「一个重要的篇章走到了终点」。
Danijar在谷歌的早期经历,多是以研究员的身份参与谷歌研究院、DeepMind、Brain Team等团队的工作。
从他的教育经历中,也能清晰看出他的职业发展轨迹。
从2016年起,他就开始参与Brain团队的实习。
据Danijar回忆,2016年他第一次在山景城参与谷歌Brain团队的实习,与James Davidson以及Vincent Vanhoucke一起共事。
因为当时尚无可运行的PPO实现,团队就在TensorFlow的静态图框架下进行调试和实验。
2017-2018年,Danijar在伦敦大学读硕士,期间他就在伦敦的DeepMind工作;
2018-2023年,Danijar在多伦多大学读博士,因此他就在多伦多的Brain Team工作了相当长一段时间。
他与该团队另一位资深研究科学家Mohammad Norouzi共同开发了多个版本的Dreamer。
初识Transformer
但「并未在意」
Danijar还记得?ukasz Kaiser第一次向他们展示一个由「大型」LSTM 生成的维基百科页面时的情形。
?ukasz Kaiser
?ukasz是一位机器学习研究员,他最初在Google Brain团队工作,后来加入OpenAI。
Google Brain团队曾于2018年发表《Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences》,?ukasz Kaiser是作者之一,主题就是端到端生成维基百科条目。
https://arxiv.org/abs/1801.10198?utm_source=chatgpt.com
Danijar还提到他「错过」Transformer的一段插曲。
当时,Ashish Vaswani曾经兴奋地向他介绍一种新架构在计算效率上的优势,并建议他将其应用在强化学习上,但那时Danijar却并未在意(我当时没试)。
后来这种架构被命名为Transformer。
Ashish Vaswani
https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=chatgpt.com
Ashish Vaswani是一位在AI领域颇具影响力的科学家与创业者。
他是Essential AI的联合创始人,但更为人熟知的是参与提出了那篇著名的《Attention Is All You Need》的开创性论文。
该论文提出了一种「彻底摒弃循环和卷积结构,仅用注意力机制」的全新简单网络架构Transformer,可以实现更强的并行性和更快的训练速度。
前面提到的?ukasz Kaiser也是这篇开创性论文的主要作者之一。
深度学习研究
2017-2018年,Danijar在伦敦大学攻读硕士。
这段时间他在伦敦的DeepMind工作,有机会参与到深度强化学习和生成式模型的研究,并与Timothy Lillicrap(DeepMind)以及Ian Fischer(Google Research)合作。
这段经历促成了他们共同完成了PlaNet(一种基于模型的强化学习算法,能从像素观测学习潜在世界模型,并在潜空间中进行规划与动作选择)。
Timothy Lillicrap
随后,Danijar与Nicolas Heess、DeepMind的Adaptive Agents团队长期交流,系统梳理并实践Karl Friston的自由能原理(Free Energy Principle, FEP)。
开发Dreamer
曾获辛顿指导
2018-2023年,Danijar在多伦多大学读博士,这段时期他还在加州大学伯克利分校以联合培养博士生的身份开展研究。
在多伦多大学读博期间,Danijar的主要导师是Jimmy Ba,同时还获得了辛顿(Jeffrey Hinton)的指导。
在此期间,Danijar还在多伦多的Brain Team工作了相当长一段时间。
Mohammad Norouzi
他与Google Brain多伦多分部的资深研究科学家Mohammad Norouzi共同开发了多个版本的Dreamer。
他们参与各种合作项目,还一起庆祝了辛顿获得获得图灵奖的时刻。
2018年的图灵奖授予Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun
过去几年,Danijar一直在伯克利和旧金山之间,与Wilson Yan合作深入研究世界模型。
在Count Zero和Koray Kavukcuoglu的大力支持下,他得以充分利用顶级的算力与资源,推动了一系列前沿探索。
从Dreamer到DreamerV3,再到能够在想象中自主学习、甚至在纯离线环境下完成复杂任务的Dreamer4,这一系列成果令Danijar激动。
在Danijar的个人官网主页上,他的个人愿景十分醒目:「构建能够自主理解世界并与世界互动的智能机器。」
对他而言,世界模型不仅是技术突破,更是理解智能本质的一扇窗口。
如今,Danijar即将结束他在Google/DeepMind的十年旅程,带着复杂的心情和满怀期待,迎接新的篇章。
参考资料:
https://x.com/danijarh/status/1985436821405516031%20
https://danijar.com/?utm_source=chatgpt.com
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(五)建立市民广泛参与机制,解决旧城改造征地难、拆迁难的问题。要加快城市发展,就必须加快老城区的改造,特别是历史文化名城保护规划对老城区的改造和建设提出了更高要求,这是一项政治任务。而要将历史文化名城打造得丰满起来、生动起来,就必然涉及到征地拆迁。在这方面,国家的政策越来越严格,拆迁的难度越来越大,做群众工作的难度也越来越大。这就需要我们有效破解这一难题。一要树立最大限度保护群众合法利益的理念。我们建设历史文化名城根本目的是为了让老百姓生活得更幸福,因此在征地拆迁和城市建设时,要把保护群众的合法利益放在第一位。只有树立这样的理念,我们工作的安排部署、推进措施才能做得更好一些,矛盾才能更少一些。二要建立群众广泛参与的拆迁机制。城市拆迁改造对于大多数市民来讲是受益的,对拆迁户也是受益的,但要把拆迁工作做好,必须让广大群众特别是拆迁对象参与进来,实行政策公开、补偿标准公开、利益分配公开,接受群众监督。同时,让群众自己教育自己,自己解决自己的问题。降低拆迁中的矛盾对立,最大限度地实现和谐拆迁。三要加强对群众的思想教育工作。我们都说拆迁难,到底难在哪里?难在思想教育不到位,难在能做、愿意做深入细致的群众工作的干部太少,这是我们拆迁难的一个重要原因。道理讲不清、好处说不明,只是希望通过发一个公告来解决问题,工作方法单一,导致矛盾激化。要做好拆迁工作,我们的各级组织和干部要把做群众思想教育工作摆在突出位置,做到以政策服人、以理服人、以情感人。四要形成依法打击干扰城市建设违法行为的合力。城市拆迁改造中的难中之难是一些钉子户,是一些借城市拆迁改造之机敲国家竹杠、漫天要价、无理取闹的人。这些人的违法行为不仅影响市容市貌,影响了城市建设进程,而且也损害了绝大多数群众的根本利益。因此,我们既要有群众利益最大化的理念、有依法行政的作为,还要有依法处置违纪违法行为的手段和能力。在这方面最主要的是靠多部门联动,形成强大合力,努力通过法律的手段切实解决征地拆迁中存在的矛盾和问题。
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