Перехватили нобелевского лауреата и переманили главу CS из Беркли: Anthropic за две недели собрала четырех топ-специалистов
1 июля 2026 года в академических кругах Кремниевой долины произошло заметное событие: Джелани Нельсон, заведующий кафедрой компьютерных наук в отделе EECS Калифорнийского университета в Беркли, известный профессор теоретической информатики, объявил о переходе в компанию Anthropic, взяв академический отпуск. Он присоединился к Anthropic в качестве технического сотрудника, став коллегой недавно нанятого Андрея Карпати.
Нельсон является ведущим мировым экспертом в области потоковых алгоритмов, сокращения размерности и рандомизированных алгоритмов. Его работы, такие как доказательство оптимальности леммы Джонсона-Линденштраусса и создание асимптотически оптимальных алгоритмов для задач подсчёта уникальных элементов, устанавливают фундаментальные теоретические пределы в области обработки больших данных. Его опыт напрямую связан с ключевыми проблемами индустрии ИИ: эффективностью обучения моделей, сжатием данных и сложностью вычислений.
Его переход по схеме академического отпуска (leave of absence), а не полной отставки из университета, отражает растущий тренд. Этот подход, ранее использованный, например, Ли Фэйфэй при переходе в Google, позволяет учёным сохранять связь с академической средой, получая при этом доступ к ресурсам и практическим задачам индустрии.
Назначение Нельсона стало частью масштабной волны найма талантов компанией Anthropic в конце июня 2026 года. Ранее к ней также присоединились лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года Джон Джампер (из DeepMind) и ключевые исследователи Gemini Джонас Адлер и Александр Притцель (из Google). Почти одновременно资深кий исследователь ИИ-безопасности из Беркли Даун Сонг перешла в Meta.
Эта интенсивная миграция топ-учёных и инженеров из ведущих университетов и лабораторий (Google DeepMind, Беркли) в частные компании, такие как Anthropic и OpenAI (которая также недавно наняла соавтора Transformer Ноама Шазера), указывает на смещение фокуса конкуренции в ИИ. Борьба идёт не только за инженеров, способных создавать модели, но и за теоретиков, понимающих фундаментальные пределы вычислений и алгоритмов. Компании, по сути, строят альтернативные исследовательские институты, что ставит вопросы о будущем традиционных академических центров в эпоху доминирования корпоративного ИИ.
marsbit07/02 09:04
