核心人才流失 - Meta强化学习专家Rishabh Agarwal离职 其曾参与Gemini 1[4]5和Gemma 2等核心项目开发 论文总引用量达10[6]392次 h-index为34[6] 2021年获得NeurIPS杰出论文奖[4][14] - 另一名任职12年的Meta资深员工同期离职并加入竞争对手Anthropic推理团队[18][19] - 离职潮可能与新老员工薪酬待遇悬殊引发的内部矛盾相关 部分研究人员曾威胁辞职[23][24] 技术贡献与行业影响 - Rishabh Agarwal在Meta期间主导推理模型后训练工作 具体包括采用RL规模化训练将8B稠密模型性能提升至接近DeepSeek-R1水平 在训练中引入合成数据实现RL热启动 提出高效on-policy蒸馏方法[16][20] - 其2021年发表的深度强化学习统计不稳定性论文成为评估RL算法的里程碑工作[14] - 曾作为核心贡献者参与谷歌Gemini 1[4]5（上下文突破100万token）和Gemma 2（轻量级开源模型）开发[4][13] 人才流动趋势 - Meta近期组建超级智能实验室并大量引进人才 但同期出现资深技术骨干流失现象[1][22] - 高端AI人才更倾向选择创业或探索非传统技术路径 Rishabh Agarwal明确表示拒绝加入Meta新实验室并寻求"完全不同道路"[1][17] - 行业顶尖人才普遍具备跨机构任职背景 Rishabh Agarwal曾同时任职谷歌Brain[6]DeepMind[6]Meta[1]并兼任麦吉尔大学教授[13]