靠电商和云计算席卷全球的亚马逊，正在借这一波Gen AI浪潮，续写新的故事——

过去，它的AI战略定位是做基础平台，用户可以通过Amazon Bedrock获得全栈式服务。

但大家可能不知道，去年9月，它在旧金山成立了自己的AI实验室，Amazon AGI SF Lab（以下简称亚马逊AGI实验室）。

这标志着亚马逊的重大转型：从基础设施，转向更具雄心的AGI研发。

大佬叫David Luan，已有15年的AI相关工作经验。他是OpenAI的早期员工，曾做到工程副总裁，参与过GPT-2、GPT-3、CLIP和DALL·E等多个重要项目的研发。

亚马逊之所以决定成立一家AGI实验室，主要是受AGI时代这柄双刃剑影响。

一方面，如果Agent成了新的交互形态，人们不再亲自上网购物，那亚马逊依托于电商生态的广告和佣金业务，显然岌岌可危。

作为数字化的鼻祖，亚马逊掌握着海量且极具价值的用户行为数据：用户的浏览路径、他们对促销、评论和页面布局的敏感度，以及不同群体之间的相似性。

如果能把这座数据金矿挖掘到位，亚马逊完全有能力打造一个真正实用的模型，摘下那颗低垂的Agent果实。

正是在这样的背景下，2024年6月，亚马逊反向收购雇佣了Adept AI。

“反向收购雇佣”指大科技公司不实际收购热门AI初创公司，而是争取初创公司的技术授权，吸纳其核心团队加入，但初创公司本身仍作为独立个体存在。

收购完成后，亚马逊当即将重任交到时任Adept AI CEO的David Luan手中，并以他为首成立了亚马逊AGI实验室。

首先，实验室的一号位，华人David Luan，毕业于耶鲁大学应用数学与政治科学专业。

8岁起，Luan就开始在伍斯特州立大学修读夜校项目，5年苦读后，终于拿到了学校颁发的计算机科学证书。

而且Luan的AI职业起点相当早：2011年，Luan就创办了一家深度学习公司，专注于视频分类技术。

此后，为了追逐AI最前沿，Luan开始在多家知名AI企业之间辗转。

当时，OpenAI团队规模还不到四十人。不久，他升任工程副总裁，他的任务不是写论文，而是将GPT-2、GPT-3等研究成果变成工程产品。

2020年，Luan转至Google Brain，担任大语言模型项目的总技术负责人，聚焦于融合研究与工程的大型项目。

原因是他认为谷歌很多精力都分配在了广告和搜索相关的业务上，很难从零开始开展新的研究路线。

当时在谷歌，每个人有限定的资源credit，要跑一个庞大训练任务，你得说服19、20个同事把这些资源让给你。

离开谷歌后，他开始凭借自身专业的AI知识为公司提供咨询服务。

直到2022年，他才再次出山，和两位Transformer作者（Ashish Vaswani和Niki Parmar）联合成立了Adept AI。

亚马逊AGI实验室的二把手是加州大学伯克利分校教授Pieter Abbeel。

Abbeel是强化学习和机器人学领域的专家，带领团队在Deep Q-Learning、模仿学习、自我博弈等方向上都做出过奠基性贡献。

加入亚马逊之前，他是一家专注于仓储和物流场景下的机器人拣货初创公司（Covariant.ai）的联合创始人。

2024年8月，也就是Adept被收购不久后，亚马逊同样通过“反向收购雇佣”的方式，将Covariant纳入麾下，Abbeel随之以研究员身份正式加入亚马逊AGI实验室。

此外，当时跟着Luan一起搬家到亚马逊的，还有四名Adept AI的联合创始人。

他曾在DeepMind担任资深研究员，参与撰写了包括多篇高被引论文，代表作包括Chinchilla定律、稀疏矩阵GPU内核。

加入亚马逊AGI实验室后，Erich负责多模态代理和强化学习基础设施。

她拥有斯坦福数理与管科双学位背景，曾在麦肯锡做咨询顾问、在谷歌负责大型模型生产基础设施。

2022年，她联合创立Adept AI，主导了ACT-1与Fuyu-8B等模型的产品化。

最后还有Maxwell Nye和Augustus Odena这对好哥们（他俩就连在简历里也不忘提对方的名字）。

这对黄金搭档曾在谷歌共事，参与提出了Scratchpad，这一方法如今被视为现代AI推理系统的基石。

两次反向收购雇佣、大量招揽顶尖人才……可以说，为了组建这个AGI实验室，亚马逊下了不少力气。

亚马逊AGI实验室人才济济，David Luan到底有怎样的过人之处，才成为了亚马逊这支秘密队伍的领头羊？

之前我们已经提到，Luan自2011年便开始创业，除了先后加入微软、OpenAI、Google外，他还是一位连续创业者。

但要知道，Luan的优势不仅体现在专业能力，还在于他的战略眼光。

早在2022年——ChatGPT问世之前，入局AI创业的Luan就有一套自己的想法：想办法让AI干活。

我们创办Adept AI时，就发现大模型真挺擅长说话的，但没什么行动力。

因此，他将目光投向了Agentic AI，并成立了当时的第一家Agent公司——Adept AI。

这个模型能够通过自然语言指令执行屏幕任务，如在浏览器中导航、填写表格和操作软件。

但朋友们啊，ACT-1是三年前的产物！别说如今爆火的Agent了，就连ChatGPT都还没影子呢。

Luan认为，计算机应该去适应人类，而不是让人类去适应计算机。

成立不到一年，Adept AI便完成了超4亿美元的融资，一举成为当年融资最成功的AI初创公司之一。

说起来，Adept干得风生水起，核心团队为啥后来要接受被并？

首先，亚马逊坐拥全球最顶尖的算力基础设施之一，这是小公司无论如何都难以企及的。而对于AI行业来说，算力正是决定模型进步快慢的发动机。

因此，想要前往智能的前沿，必须搭乘拥有发动机够猛的“跑车”。

经过这么多年的挖掘，互联网上的高质量数据已经快要枯竭了，大模型发展因此开始减速。

事到如今，人类在日常工作中的实际操作数据成为了高质量的稀缺训练数据。

想象你要训练一个打网球的智能体，你肯定不能让它99%的时间都在看YouTube网球视频，只用1%的时间真正上场打球。

在Luan看来，亚马逊业务范围极广，“几乎每个500强企业在现实里开展的核心业务，都能在亚马逊内部找到类似的事情”。

这些能产生大量真实数据的内部环境，是Agent的最佳训练场所。

还有一个最关键的原因，那就是Luan不甘心只是做一个提供AI销售服务的小公司。

在我的整个职业生涯中，我只想构建最智能、最有用的人工智能。

因此，2024年，Adept AI与亚马逊达成反向收购雇佣，Luan带着团队里最核心的技术人员一起加入了亚马逊AGI实验室。

今年年初，亚马逊AGI实验室发布首个产品——Amazon Nova Act，一个基于亚马逊内部最强自研AI Amazon Nova延伸出来的Agent模型。

它继承了Adept AI的技术遗产（ACT-1、Fuyu模型等），又结合亚马逊的AWS基础设施，在多步骤复杂任务上表现出色。

根据亚马逊官方披露，Nova Act在Agent的公开基准测试ScreeSpot和Ground UI上取得了不错成绩。

并且在ScreeSpot界面元素定位上的表现格外优异，准确率接近94%

我们在亚马逊AGI实验室做的是大规模自我博弈。十几年前，DeepMind靠这种方式击败了人类。

亚马逊AGI实验室没有靠人力去给每一个操作编码，据Luan所说，他们为AI搭建了一间“健身房”。

在这间健身房里，随处可见各种常用的“健身器材”，比如ERP、CAD、电子病历系统、会计软件等。AI可以利用这些工具，通过强化学习自己摸索出正确的使用方式。

看来，加入亚马逊AGI实验室后的Luan仍然谨记实用主义的信仰，一心只为打造最有用的AGI。

Adept AI最初的3名核心发起人，一位是David Luan，还有两位都是Transformer八子之一。

据彭博社爆料，Vaswani离开的原因是与Adept AI的某位联合创始人意见不合。

已知：Vaswani离开Adept AI时，Parmar跟着一起离开了，两人后来又联合成立了Essential AI。

参考链接：[1]https://www.theverge.com/decoder-podcast-with-nilay-patel/761830/amazon-david-luan-agi-lab-adept-ai-interview[2]https://www.youtube.com/watch?v=AU9Fdgs0ZaI[3]https://labs.amazon.science/blog/amazon-opens-new-ai-lab-in-san-francisco-focused-on-long-term-research-bets[4]https://www.wired.com/story/amazon-ai-agents-nova-web-browsing/[5]https://www.linkedin.com/in/jluan/details/experience/[6]https://x.com/jluan/status/1267097243204476932[7]https://www.latent.space/p/adept[8]https://labs.amazon.science/blog/nova-act

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亚马逊开建AGI实验室，一号位也是华人

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