В четверг профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли Дон Сун объявила о присоединении к лаборатории суперинтеллекта Meta (Superintelligence Labs) на должности вице-президента по исследованиям ИИ.
Дон Сун будет напрямую подчиняться руководителю MSL Нату Фридману.
Дон Сун пользуется высокой репутацией как в академических, так и в промышленных кругах. Она является одним из самых влиятельных ученых в мире в области компьютерной безопасности и безопасности ИИ, в настоящее время работает профессором факультета электротехники и компьютерных наук (EECS) Калифорнийского университета в Беркли.
Дон Сун получила степень бакалавра на физическом факультете Университета Цинхуа, в 1999 году защитила магистерскую диссертацию на факультете компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона (США), а в 2002 году получила докторскую степень в Калифорнийском университете в Беркли. Во время работы в Беркли она также занимала должность содиректора Центра децентрализованного интеллекта (Berkeley RDI). Она является лауреатом стипендии МакАртура (MacArthur Fellowship), а также членом ACM, IEEE и Американской академии искусств и наук (AAAS), обладая множеством высших наград в области компьютерных наук.
Ее статья 2005 года о "динамическом анализе загрязненных данных" (Dynamic Taint Analysis) стала классической в области компьютерной безопасности.
Исследования Дон Сун охватывают не только традиционную безопасность программного обеспечения и сетей, но и являются новаторскими в области состязательного машинного обучения и безопасности агентов. Она активно участвовала в разработке стандартов тестирования безопасности в эпоху генеративного ИИ.
В рейтинге AMiner она является наиболее цитируемым ученым в мире в области компьютерной безопасности. Ее лаборатория в Беркли получила прозвище "Хуанпуская военная академия" в области компьютерной безопасности.
Две недели назад мы сообщали о разработанной ее командой системе ALE (Agents' Last Exam, последний экзамен для агентов), предназначенной для оценки способности ИИ-агентов выполнять экономически ценную работу в широком спектре реальных областей.
В рамках ALE команда из Беркли протестировала системы Fable 5, GPT-5.5, Composer 2.5 и другие передовые системы агентов, и результаты впечатляют.
Дон Сун также является основателем Oasis Labs и Virtue AI. Virtue AI специализируется на корпоративной инфраструктуре безопасности ИИ, особенно на автоматизированном красно-синем противоборстве (Red-teaming) и защитных барьерах времени выполнения (Runtime guardrails) для ИИ-агентов.
Согласно сообщениям зарубежных СМИ, в рамках этой сделки, помимо Дон Сун, два других соучредителя Virtue AI, Бо Ли и Санми Койеджо, а также другие члены команды также присоединились к Meta. После выпуска и последующего запрета новой безопасной большой языковой модели Mythos от Anthropic проблемы безопасности ИИ привлекли широкое внимание технического сообщества, и Meta стремится усилить меры безопасности в отношении своих агентов.
В условиях проблем безопасности, с которыми сталкиваются передовые модели, ведущие мировые лаборатории ИИ в настоящее время испытывают беспрецедентное давление. Цель Meta — внедрить ИИ в свои социальные продукты, используемые миллиардами людей, и продолжать развивать стратегию открытого исходного кода. Для этого компания должна продемонстрировать регулирующим органам и общественности, что ее модели обладают надежной способностью противостоять злонамеренному использованию. Команда Virtue AI может оказать значительную помощь в этом вопросе.
Тем временем сообщается, что основатель команды Gemini Reasoning Team Дэнни Чжоу покинул Google несколько месяцев назад и присоединился к MetaTBDLab (в LinkedIn указано, что он работает в Meta уже несколько месяцев с уровнем Level 10).
Дэнни Чжоу является одним из абсолютных ведущих экспертов в области искусственного интеллекта и рассуждений, его называют ключевой фигурой в "обучении больших языковых моделей рассуждениям".
За последние несколько лет Дэнни Чжоу участвовал в продвижении ряда ключевых методов, таких как цепочка мыслей (Chain-of-Thought), самосогласованность (Self-Consistency), подсказки от наименьшего к наибольшему (Least-to-Most Prompting), превратив рассуждения больших моделей из "приемов работы с промптами" в техническое направление, доступное для исследований, масштабирования и инжиниринга. В определенном смысле нынешний прогресс Gemini в сложных математических, кодовых и задачах на длинные рассуждения связан с этой исследовательской линией, заложенной ранее командой Reasoning Team.
Источники:
https://x.com/dawnsongtweets/status/2070191051873345910
https://www.axios.com/2026/06/25/meta-hires-virtue-ai-founders-security
Эта статья взята с официального аккаунта WeChat "Машина разума" (ID:almosthuman2014), редактор: Цзэнань.
