LOL! Zuckerberg versuchte persönlich, den KI-Experten zu halten, sagte ihm aber am Ende, er solle mit einer giftigen Hühnersuppe gehen.
Metas Superintelligenzlabor hat gerade seine Türen geöffnet und verfügt nun über finanzielle Mittel und Rechenleistung. CEO Mark Zuckerberg trat sogar persönlich auf den Plan, um die Idee zu verbreiten, dass „jeder Mensch über Superintelligenz verfügt“.
Doch gerade in diesem Moment twitterte der Meta-Forscher Rishabh Agarwal, dass er gehen würde.
Werfen wir einen Blick auf seine Rücktrittserklärung:
„Dies ist meine letzte Woche bei @AIatMeta. Die Entscheidung für das neue Superintelligence TBD-Labor fiel mir schwer, insbesondere angesichts der dortigen Konzentration von Talenten und Rechenleistung. Aber nach 7,5 Jahren bei Google Brain, DeepMind und Meta verspüre ich den Drang, ein anderes Risiko einzugehen.“
Denken Sie, das ist nur das Standardklischee zum Thema Rücktritt? Aber warten Sie, er fügte noch einen weiteren Punkt hinzu:
„Mark und Alexandr Wangs Vision, dem Superintelligence-Team beizutreten, war unglaublich reizvoll. Letztendlich entschied ich mich jedoch, Marks eigenen Rat zu befolgen: ‚In einer Welt, die sich so schnell verändert, ist das größte Risiko, überhaupt kein Risiko einzugehen.‘“
Es ist so lustig. Ich hätte nicht erwartet, dass Zuckerbergs tiefempfundene, giftige Hühnersuppe der Grund für Rishabhs Rücktrittsschreiben sein würde.
Um den KI-Wettbewerb zu gewinnen, war Metas Rekrutierungstempo in letzter Zeit äußerst aggressiv.
Zuckerberg bot vielen Spitzenforschern neunstellige Gehälter an und warb sogar persönlich Talente von Unternehmen wie OpenAI und Google per E-Mail und WhatsApp an, wobei das angebotene Gesamtgehalt manchmal 100 Millionen Dollar erreichte.
Bis Mitte August hat Meta erfolgreich mehr als 20 Personen von OpenAI, mindestens 13 von Google, 3 von Apple, 3 von xAI und 2 von Anthropic abgeworben, was insgesamt mehr als 50 neue Mitarbeiter ergibt.
Allerdings gab es in letzter Zeit Gerüchte, dass Meta, nachdem es mehrere Monate lang aggressiv mehr als 50 KI-Forscher und -Ingenieure angeworben hatte, letzte Woche damit begonnen habe, die Rekrutierung in seiner KI-Abteilung einzufrieren, die Größe der KI-Abteilung umfassend zu reduzieren und das KI-Team neu zu organisieren.
Meta AI wird in vier Kernteams umstrukturiert: Forschung, Training (TBD Lab), Produkt und Infrastruktur. Die meisten Teamleiter berichten direkt an Wang. Das Team der AGI Foundation, das zuvor für das Llama-Großmodell verantwortlich war, wurde im Zuge dieser Umstrukturierung ebenfalls offiziell aufgelöst.
Vielleicht war auch Rishabh von den Turbulenzen bei der Umstrukturierung betroffen.
Rishabh war bei Meta jedoch kein Faulenzer. Ihm zufolge erzielten er und sein Team in nur wenigen Monaten viele Ergebnisse, beispielsweise die Förderung von Fortschritten beim Nachtraining von „Denkmodellen“.
Dazu gehören insbesondere:
- Durch RL-Skalierung haben wir ein dichtes Modell mit 8 Milliarden Parametern auf eine Leistung gebracht, die der von Deepseek-R1 nahekommt.
- Verwenden Sie synthetische Daten im Training zur Halbzeit, um RL besser anzukurbeln.
- Es wurde eine bessere Methode zur richtlinienkonformen Destillation entwickelt.
Ein genauerer Blick auf Rishabhs Lebenslauf zeigt, dass er ein starker Akteur im KI-Bereich ist.
Er erhielt seinen Bachelor-Abschluss in Informatik und Ingenieurwesen vom Indian Institute of Technology in Bombay. Anschließend promovierte er am Mila, dem Quebec Institute for Artificial Intelligence in Kanada, wo er unter der Leitung von Aaron Courville und Marc Bellemare bahnbrechende Forschungen im Bereich Deep Reinforcement Learning verfasste.
Google Scholar zeigt, dass er an einer Reihe einflussreicher Forschungsarbeiten mitgewirkt und diese veröffentlicht hat, darunter Gemini 1.5 und Gemma 2 mit jeweils über 2.500 bzw. 1.200 Zitaten; auch „Deep Reinforcement Learning at the Edge of the Statistical Precipice“ und „Neural Additive Models“ aus dem Jahr 2021 haben großen Einfluss.
Insgesamt wurden über 10.000 seiner akademischen Zitate zitiert, bei einem h-Index von 34 und einem i10-Index von 41. Seine Forschung deckt ein breites Themenspektrum ab, darunter multimodales Verständnis, offene Sprachmodelle, interpretierbare neuronale Netzwerke und Offline-Verstärkungslernen, und deckt im Wesentlichen alle aktuellen Themen ab.
Was seine Berufserfahrung betrifft, ist er derzeit außerordentlicher Professor an der McGill University, eine Position, die er seit September 2024 innehat. Bevor er zu Meta kam, arbeitete er von 2023 bis 2025 als Forschungswissenschaftler bei Google DeepMind und konzentrierte sich dabei auf bestärkendes Lernen, Selbstverbesserung und die Destillation großer Sprachmodelle.
Darüber hinaus arbeitete er fünf Jahre lang als leitender Wissenschaftler bei Google Brain, wo er Forschungen zum Thema Deep Reinforcement Learning durchführte und den Preis für das beste Paper bei NeurIPS 2021 gewann. Davor absolvierte er Anfang 2018 ein Praktikum bei Waymo.
Für Rishabh könnten die Worte in seiner Rücktrittserklärung, „um ein anderes Risiko einzugehen“, zutreffen.
Die Erfahrung und der Einfluss, die er bei Unternehmen wie Google und Meta gesammelt hat, reichen aus, um ihn bei der Verfolgung weiterer kostenloser Forschung oder einer größeren Bühne zu unterstützen.
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