文章转载来源：AI梦工厂
来源：财联社
编辑 周子意
图片来源：由无界 AI生成
据媒体周一（8月7日）援引知情人士的消息报道，社交媒体巨头Meta已裁掉了一个科研团队，该团队之前已研发出一种能够预测蛋白质结构的人工智能（AI）方法。这表明该公司正在放弃纯科学项目，转而开发更容易商业变现的AI产品。
此前，Meta雇佣了大约12名科学家进行一个名为ESMFold的项目，该项目训练了一个能够处理大量生物数据以预测蛋白质结构的大型语言模型，并利用AI创建首个包含逾6亿个蛋白质结构的数据库。这一进展一度获得那些参与开发新药和治疗方法的医疗圈人士的赞扬。
据三位熟悉Meta重组计划的人士透露，ESMFold团队已经于今年春天被解散，这是该公司大规模裁员的一部分。不过此前从未有过相关报道。
知情人士补充称，Meta仍在聘用数千名AI科学家和工程师；与之相比，ESMFold团队规模较小。尽管如此，取消该项目的行动表明，Meta公司希望放弃蓝天研究（指从事基础科学研究，不考虑短期内实际应用的可能性），转而支持能够产生收入的人工智能项目。
曾参与ESMFold的Meta AI前研究科学家和工程经理Yaniv Shmueli表示，“Meta试图调整其研究策略，以更多地了解如何创造先进的智能，使其成为Meta的一项业务，而不仅仅是一些新奇的项目。”
Meta公司于2013年成立了基础人工智能研究（Fair）实验室，聘请了该领域的顶尖学者，致力于该领域的研究。
去年11月，Fair的研究人员在《科学》杂志上发表了一篇论文，详细介绍了ESMFold的研究成果：由机器学习创建的包含6.17亿个宏基因组蛋白质结构的数据库，即ESM宏基因组图谱。宏基因组学是对来自地球各地环境样本中鲜为人知的蛋白质的研究，包括土壤、海洋和人体中的微生物。
ESMFold项目首先训练了一个大型语言模型来学习进化模式，并直接从蛋白质的DNA序列中生成准确的结构预测。
Meta还创建了一个开源数据库，使科学家能够轻松检索与他们的工作相关的特定蛋白质结构，并表示希望这项工作将能够“推动进一步的科学进步”。
Meta的这一项目被认为是DeepMind公司蛋白质折叠预测技术AlphaFold的竞争对手，AlphaFold曾被认为是2020年的一项科学突破，其准确性可与实验室方法相媲美。而ESMFold的语言模型描述结构的速度比AlphaFold快60倍，尽管准确性不如AlphaFold。
伦敦国王学院的生物信息学教授Tim Hubbard表示，大型科技公司或许在快速并大规模部署计算资源、以及为科学家提供计算成本高昂的服务方面具有优势。
不过从长远来看，维持算法服务和数据库运行的巨额成本是个问题。Meta还没有确认将来是否会继续提供这项服务，但目前这些数据仍可供研究界使用。Hubbard预计学术界将找到继续开展此类工作的方法。
Meta是最早投资AI的大型科技集团之一。自成立Fair实验室以来，它发表了许多论文，并因其在AI方面的进步而得到科学界的认可。
然而，从目前来看，该公司已经开始落后于OpenAI、微软和谷歌等竞争对手，这些竞争对手都拥有面向消费者的生成式人工智能（AIGC）聊天机器人。
2023年被CEO马克·扎克伯格称为“高效之年”，Meta在最近几个月进行了大规模的重组，调整了管理结构，并裁员约2万名员工。
Meta公司的新重点将是利用其在AI领域的长期研究和开发，创造出围绕AIGC的产品，这种技术可以生成类似人类口吻的文本段落，以及图像和视频。
据两名知情人士透露，今年2月，Meta成立了一个由产品主管Chris Cox领导的AIGC团队，目前该团队拥有数百名员工，其中包括从Fair实验室转来的员工。据悉，Meta目前正试图重新配置Fair的研究，以符合GenAI团队的目标。
上周有报道称，Meta计划最早于今年9月推出一系列具有不同角色风格的聊天机器人，以期赶超竞争对手。
Meta人工智能研究副总裁Joelle Pineau表示，“Meta仍然致力于在开放科学的基础上开展探索性研究，从Fair实验室转入我们业务的其他项目一直是团队运作方式的一个组成部分。”
来源：AI梦工厂
发布人：暖色
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