微软 10 年「老兵」选择离开。
微软的顶级 AI 人才也在流失，还流向了近来离职潮不断的 OpenAI。
今日，据外媒 The Information 的消息，微软人工智能副总裁和杰出科学家 Sebastien Bubeck 将从微软离职，加入 OpenAI。
根据领英资料显示，Sebastien Bubeck 在 2014 年 7 月加入微软，历任研究员、高级研究员、首席研究员、合作伙伴研究经理、GenAI 研究副总裁到如今的 AI 副总裁兼杰出科学家。
据了解，微软发言人在一份声明中表示，「Sebastien Bubeck 已决定离开微软， 继续致力于 AGI 的开发。我们感谢 Bubeck 对微软做出的贡献，并期待通过他在 OpenAI 的工作保持合作关系。」
在微软，Sebastien Bubeck 领导开发了 Phi-3 在内的 Phi 系列小模型（SLM），其中 Phi-3 mini 是一个拥有 38 亿参数的语言模型，经过 3.3 万亿 token 的训练，其整体性能在学术基准和内部测试上成绩优异。Phi-3 mini 可以在优化后部署在手机上，它的性能能够与 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5 等模型相媲美。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.14219
目前还不清楚 Sebastien Bubeck 会在 OpenAI 担任什么职务。
Sebastien Bubeck 介绍
2010 年，Sebastien Bubeck 在法国里尔大学取得了数学博士学位。
毕业以后，Sebastien Bubeck 曾先后担任西班牙庞培法布拉大学的博士后研究员、加州大学伯克利分校的访问科学家，还在普林斯顿大学做了近 3 年的助理教授。最后在 2014 年 7 月加入微软。
在其前 15 年的职业生涯中，Sebastien Bubeck 主要从事凸优化、在线算法和机器学习中的对抗稳健性研究，并凭借这些领域的工作获得了多项最佳论文奖，包括 STOC 2023、NeurIPS 2018 和 2021 最佳论文、与 MSR 实习生合作获得 ALT 2018 和 2023 最佳学生论文、以及 COLT 2016 最佳论文和 COLT 2009 最佳学生论文。
在 Google Scholar 中，Sebastien Bubeck 的论文引用数已经超过了 23000，其中有 4 篇论文的引用数超过了 1000。
目前，Sebastien Bubeck 更专注于理解智能如何在大语言模型中出现，以及如何借此来提高 LLM 的智能，并可能朝着构建 AGI 的方向发展。这种方法被称为「AGI 的物理学」， 试图从不同的尺度（参数、神经元、神经元组、层、数据课程等）来揭示系统各个部分如何组合在一起以创造出大语言模型惊人且意想不到的行为。
2023 年，Sebastien Bubeck 的一作论文《Sparks of artificial general intelligence: Early experiments with gpt-4》（《AGI 的火花》）爆火刷屏。
该论文对 GPT-4 进行了全面评测，认为「鉴于 GPT-4 能力的广度和深度，我们相信它应该被合理视作一个通用人工智能（AGI）系统的早期（但仍不完整）版本。」论文的主要目标是对 GPT-4 的能力和局限性进行探索，并相信 GPT-4 的智能标志着计算机科学及其他领域的真正范式转变。」
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.12712
如今，Sebastien Bubeck 选择加入 OpenAI，我们可以期待他在 AGI 方向上产出更多的成果。
参考链接：https://www.theinformation.com/briefings/microsoft-ai-researcher-sebastien-bubeck-to-join-openai
