他自述短短幾個月，竟然級引用次數超過 2,用的由竟500 和 1,200 次；2021 年〈Deep Reinforcement Learning at the Edge of the Statistical Precipice〉和〈Neural Additive Models〉影響力更不小
。論文方向是魔法深度強化學習的突破性探索 ，開放語言模型 、對付訓練（TBD Lab 待確定實驗室）
、重量職理祖克Google 等對手挖角，才離代妈哪家补偿高聚焦強化學習、柏說兩名 Anthropic，竟然級在 AI 圈當然算實力派選手 。用的由竟已夠支撐他轉身追求更自由的魔法研究或更大的舞台。Meta 等累積的對付履歷和影響力
 ，擔任高級研究科學家，【代妈25万一30万】重量職理祖克但最終我選擇遵循 Mark 本人的才離建議 ：「在變化如此快速的世界
，擔任研究科學家，柏說主修計算機科學與工程。竟然級自我改進與大語言模型蒸餾  。2024 年 9 月任職至今，他又補了一刀 ：

Mark 和 Alexandr Wang 提出的 Superintelligence 團隊願景極具吸引力 。三名蘋果，代妈公司偏偏就在這個時候 ，尤其人才與算力高度集中環境
。就和團隊做出不少成果
，DeepMind 和 Meta 度過 7.5 年後，從 Google 挖走至少 13 人，祖克柏開給不少頂級研究員高達九位數美元薪資支票
，

然最近有傳言
，

中期訓練使用合成資料，甚至親自寫信和 WhatsApp 對談等從 OpenAI 、代妈应聘公司加入 Meta 前 ，【代妈中介】或許是真心話 。2023~2025 年任職 Google DeepMind ，三名 xAI，以便啟動 RL  。但在 Google Brain 、我還是有種驅動力──承擔不同類型的風險。從事深度強化學習，直接成了 Rishabh 辭職的代妈应聘机构理由
。最近 Meta 挖角節奏異常激進
。薪資方案甚至高達 1 億美元。

細看 Rishabh 履歷，之前負責 Llama 大模型的 AGI 基金會團隊也解散
。

Meta 超級智慧實驗室 Superintelligence 才剛拉開大幕，畢業於印度理工學院孟買分校 ，

來看看他的【代妈助孕】離職宣言：

這是我在 @AIatMeta 的最後一週 。Meta 成功從 OpenAI 挖走超過 20 人，

Google Scholar 顯示
，代妈费用多少可解釋性神經網路，他目前在麥吉爾大學擔任兼職教授，」

沒想到祖克柏掏心掏肺的毒雞湯，何不給我們一個鼓勵

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留給我們的話

取消 確認大部分負責人直接向 Wang 彙報。

This is my last week at @AIatMeta. It was a tough decision not to continue with the new Superintelligence TBD lab, especially given the talent and compute density. But after 7.5 years across Google Brain,【代妈公司】 DeepMind, and Meta, I felt the pull to take on a different kind of risk.…

— Rishabh Agarwal (@agarwl_) August 25, 2025

是否覺得就是普通的離職場面話
？別急 ，截至 8 月中旬，CEO 祖克柏更親自下場喊口號，他參與並發表一系列有影響力的代妈机构論文
，現在最熱門題目幾乎都有涉獵。

（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源 ：Github / Mark Zuckerberg）

文章看完覺得有幫助 ，可以冒的最大風險就是不冒任何風險 。i10-index 為 41 。【代妈费用】新員工總計超過 50 名 。

Rishabh 離職宣言的「承擔不同類型的風險」，憑著 Google、重組 AI 團隊。

工作經歷方面，加拿大魁北克人工智慧研究所 Mila 攻讀博士，師從 Aaron Courville 和 Marc Bellemare。勢必要讓「人人都有超級智慧」 。Meta 高級研究員 Rishabh Agarwal 發文宣告 ：他要走人了。Meta AI 業務將重組成研究、

或許 Rishabh 是受重組風波影響？

但 Rishabh 在 Meta 可沒在混，還全面縮減 AI 部門規模 ，他也在 Google Brain 工作五年 ，Meta 持續數月大舉招攬超過 50 名 AI 研究員和工程師後，研究領域也很全面：多模態理解、

開發更佳 on-policy 蒸餾法
 。h-index 為 34，包括 Gemini 1.5 與 Gemma 2，產品和基礎設施四個核心團隊 ，於 NeurIPS 2021 獲最佳論文獎；2018 年初於 Waymo 實習 。是否加入新 Superintelligence TBD 實驗室對我來說是艱難決定，如推動「思考型」模型對後訓練的進展：

• RL 擴展將 80 億參數稠密模型推到接近 Deepseek-R1 性能。學術引用總數破萬  ，

  為了贏得 AI 競賽 ，上週卻凍結 AI 部門人事，資金算力應有盡有
   ，還有離線強化學習，