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[[326634]] 最近、「アマゾンAI李牧のチームから大量の人材が抜けたことについてどう思いますか？」が知乎DLトピックでホットな質問となり、フォロワー1,500人、再生回数67万回を獲得した。 Li Mu 氏と彼の Amazon AI チームがこの嵐の中心にいる。 知乎の友人たちの反応にはどのような共通点が見られるでしょうか?李牧は直接どう答えたのでしょうか? 考えられる理由の1つは、mxnetエコシステムが成長できず、チームに大きなプレッシャーがかかったことです。ネットユーザーからのさまざまな反応によると、最大の問題は、mxnet エコシステムが構築されておらず、ケーキが大きくなっていないことかもしれません。
Li Mu さんの回答に対する 2 番目に高い評価は、mxnet で最も多くのコミットを行った元貢献者である haojin2 (Zhihu 名 @hopeispower) さんからでした。
彼は 2018 年 3 月に mxnet チームに加わりました。参加以来、mxnet プロジェクトで最も多くのコミットを行った貢献者であり、コミュニティ コミッターでもあります。
Github の統計によると、彼の貢献度は 2 位の 2 倍です。 主な理由は、mxnet エコシステム全体のパイが大きくなるどころか、どんどん小さくなってきており、チーム内での昇進の余地も狭まっていることだと彼は考えています。 転職については、「誰もが人生の岐路に立った時に、自分に合った道を選んだだけ」と、非常に客観的かつ冷静に説明した。
mxnet は問題点を解決していますか?異なる意見
プロジェクトのパフォーマンスが悪いのはなぜですか? @mileistone からの高評価の回答では、主な製品は市場を開拓しておらず、ディープラーニング フレームワークの問題点を解決していないが、かゆいところは解決していると考えています。 問題点がなければ、GluonCV と GluonNLP のパフォーマンスが良好であっても、MXNet の市場シェアが低いため、その市場価値は低下します。 対照的に、PyTorch はディープラーニング フレームワークの使いやすさの問題点を解決し、TensorFlow と競合できるようになったため、ほぼ一夜にして台頭しました。 別の匿名ユーザーも同様の意見を持っていました。「mxnet には代替不可能な性質はありません。」 Zhiyou@班の Zhang 氏は、gluonNLP と gluonCV が確かに問題点を解決したと考えていますが、これら 2 つの強力なプレーヤーがすでに存在しているため、mxnet が足場を築くのは容易ではありません。 李牧を中傷したネットユーザーのほとんどは匿名だった。チーム内では内部の政治闘争と逆淘汰があった。批評家たちは辛辣だった。チームメンバーであると主張する匿名のユーザーが、高評価の回答をしました。「チーム内での内紛や功績の横取りが多すぎる。」 TA は、人事管理における昇進と降格は十分に公平ではないと考えています。 さらに、プロジェクトのパフォーマンスが悪く、採用枠が不足しています。 Zhiyou @勃呆萌は、問題はアマゾン自身の過度に「倹約的な」企業文化にあると考えている。
李牧を支持するネットユーザーは実名を使うことを好む。リーダーとしてはまだ成長が必要だが、大きな問題ではない。
Zhihu ユーザーの大半は、Li Mu 個人に対して肯定的なコメントをしています。 たとえば、この匿名ユーザー: 彼は自身のプロ意識を認めた上で、自身のマネジメント能力がまだ低いのは理解できるとも述べた。 しかし一方で、李牧はマネジメント能力を本当に向上させるべきだと彼は考えている。なぜなら、結局のところ、彼は今やリーダーであり、以前の役割とは違うからだ。 別の匿名ユーザー: 李牧のチームが現在大きなプレッシャーにさらされていることを誰もが理解すべきだ。 しかし、管理能力が非常に欠如しており、評価が不公平で、採用基準が理解できないなど、欠点も明らかです。 米国の PIP はパフォーマンス改善プログラムの略で、企業が従業員を継続雇用するためには一定期間内（例えば 60 日以内）にパフォーマンスを一定のレベルまで改善することが求められ、改善しない場合は解雇されることを意味します。 李牧は個人的に答えた。想像上の未来の世界から始めて、プロジェクトの優先順位を再考するこの問題に関して、李牧氏は自ら名乗り出て、匿名のコメントでなされた否定的な意見を一つ一つ明らかにした。 回答リンク: https://www.zhihu.com/question/392035070/answer/1227368673 まず、李牧氏は、匿名の回答で言及された「ACMクラスの後輩」との対立を完璧に処理できなかったことを率直に認めた。 もちろん、科学研究が得意な人に、科学研究よりもはるかに複雑な「人間関係」も扱えるように要求するのは、私、ファットタイガーにとっては少々難しいようです。 人員数に関して、Li Mu 氏は、MXNet チームが以前に急速に拡大しすぎたため、ヘッドクォーターが使い果たされ、古いポジションが空くまで新しい人員を入れるのを待つしかなかったと説明しました。しかし、匿名の回答者が言うように、多くの人が去ったのは「pip」だったからではありません。ただ、世の中のことは予測不可能で、みんなの気分も変わってきているのです。 New Wisdomが退職した従業員数名に尋ねたところ、彼らは、これは単に個人の発展方向の正常な調整であり、いわゆる「退職を命じられた」わけではないと答えた。彼らは事前に李牧氏とアレックス氏と連絡を取っていた。 また、Li Mu氏が友人らのグループ内で「ResNeStは論文1本に100万ドルの費用がかかった」と話していたことから、Li Mu氏の金銭的支出に疑問を呈する者もいた。 李牧氏は、彼らのグループは過去数か月間、予算を大幅に超過していたが、予算超過は許容範囲内であったと述べた。 しかし、ResNeSt の成果は本物です。 Cascade RCNN + ResNeSt 200 がすべての Coco トラックのチャートでトップになりました。 ResNeSt がこのような優れた結果を達成できるのは、この分野における誤解を解決したためです。つまり、他の人がブレーキを踏んで加速しているとき、ResNeSt はブレーキを解除するのと同じであるということです。 ResNeSt: 分割注意ネットワーク https://arxiv.org/abs/2004.08955 ResNeStはLi Mu氏を支持: 船の進行方向は決まっているが、船員は自由に船に乗り降りできる論文の第一著者であり、移管グループのメンバーでもある張航氏も、知乎で李牧に関するネットユーザーの質問に答えた。李牧の下で働いてきた「ベテラン社員」として、張航の反応は非常に重要です。 以下のコンテンツは Zhang Hang によって承認されています。 リンク： https://www.zhihu.com/question/392035070/answer/1227580813 本名で回答してください。 昨日のMu Shenさんの回答を誤解してしまいました。あらかじめお詫び申し上げます。 Mu Shen の答えは非常に良いと思います。チームは長い航海を続ける船のようなものです。方向性は決まっています。従業員は船員のようなもので、全員が役割を果たします。 船員の力の方向が船の進路から外れた場合、その船員はもはやこの船で働くのに適さないことになります。優れたチームは正しい方向に進むだけでなく、十分なスピードを維持します。 同様に、船乗りが自分の進路により適した船を見つけた場合、船乗りには選択の自由があります。最近、私の仕事は多額のお金を浪費していると指摘する回答がいくつかあり、お金を浪費しているためにPIPに加入させられたのかと尋ねるプライベートメッセージを友人数人から受けました。ここで明確にしておきたいのは、私は辞職したわけではなく、単にグループを変えただけで、まだ Amazon に在籍しているということです。 履歴書に重点を置いたグループに所属することが私の長期的な成長にとって良いかもしれないと感じたので、Mu Shenと話し合った後にこの決定を下しました。私のこれまでの研究には多額の費用がかかりましたが、このプロジェクトは Mu Shen からの強力な支援を受けました。Mu Shen は半ば冗談で、COCO で最新の SoTA の成果を宣伝するのを手伝ってくれる友人の輪を投稿してくれました。 Mu Shen さんは私にとても親切でした。AutoGluon プロジェクトの初期の頃、彼は私にこのプロジェクトの開発をリードする機会を与えてくれました。私もこのプロジェクトに多大な努力と情熱を注ぎ込んでおり、このプロジェクトがますます良くなることを願っています (詳細については Zhihu の回答を参照してください)。 Mushen チームで働いてきた 2 年以上の間に、私は多くの作業 (GluonCV プロジェクトや MXNet への貢献を含む) に参加し、多くのことを学び、MXNet の発展を目の当たりにしてきました。次世代 API を通じて、MXNet で自分の強みを獲得したいと考えています。 知乎のコメントから、李牧を批判する人々は基本的に匿名のままでいることを選択し、一方で李牧を支持する多くの人々もあえて実名で立ち上がっていることが大まかに分かります。 関係する不満や恨みは、知乎の投稿では解決できない。 諺を引用すると、「真実は遅れるかもしれないが、決してなくなることはない」。 | 
