1 tỷ đô Mỹ giữ không chân, Gia Huy Dư từ chức Meta khởi nghiệp

marsbitXuất bản vào 2026-08-14Cập nhật gần nhất vào 2026-08-14

Tóm tắt

Chỉ hơn một năm sau khi gia nhập Meta với gói lương được đồn đoán lên tới 100 triệu USD, nhà nghiên cứu AI hàng đầu Yu Jiahui (余家辉) đã chính thức tuyên bố rời đi để khởi nghiệp. Anh là thành viên sáng lập và từng là trưởng nhóm đa phương thức của TBD Lab, nhóm nghiên cứu lõi trong Meta Superintelligence Labs (MSL). Trong thời gian tại Meta, anh dẫn dắt nhóm cho ra mắt hàng loạt sản phẩm then chốt thuộc hệ sinh thái Muse như Muse Spark, Voice Mode, Muse Image và Muse Video. Trong thông báo chia tay, Yu Jiahui cho biết anh ngày càng bị thu hút bởi một vấn đề "cực kỳ quan trọng đối với tương lai nhân loại nhưng chưa được khám phá đầy đủ" và sẽ dành toàn bộ sự chú ý cho nó. Thông tin về công ty mới, lĩnh vực nghiên cứu hay đối tác vẫn chưa được tiết lộ. Sự ra đi của Yu Jiahui làm dấy lên câu hỏi về chiến lược thu hút nhân tài bằng các gói thù lao khổng lồ của Meta, khi một nền tảng nghiên cứu alphaXiv liệt kê có tới 929 nhà nghiên cứu từng làm việc tại Meta nay đã rời đi.

100 triệu đô la Mỹ không giữ nổi!

Vừa rồi, Gia Huy Dư chính thức thông báo rời Meta để khởi nghiệp.

Từ cuối tháng 6 năm 2025 gia nhập, đến ngày 14 tháng 8 năm 2026 thông báo rời đi, tính đủ là một năm hơn một tháng.

Trang web cá nhân của anh ấy cũng đã cập nhật lý lịch.

Ngay vài ngày trước khi từ chức, Meta vừa mới cho ra mắt Muse Spark 1.2.

Vài tháng qua, đội ngũ đa phương thức do Gia Huy Dư dẫn dắt cũng đã lần lượt cho ra mắt Muse Spark, Voice Mode, Muse Image và Muse Video.

Gia Huy Dư trong thông báo chính thức cho biết, trải nghiệm cùng Zuckerberg và giám đốc AI của Meta Alexander Wang xây dựng TBD Lab là "rất truyền cảm hứng và phong phú".

Anh ấy cũng đặc biệt nhắc tên một vài thành quả mà đội ngũ đã đạt được trong năm này, và cho biết, bản thân ngày càng bị thu hút bởi một vấn đề "cực kỳ quan trọng đối với tương lai nhân loại, nhưng chưa được khám phá đầy đủ".

Giờ đây, vấn đề này sẽ nhận được toàn bộ sự chú ý của anh ấy.

Còn công ty mới tên gì, nghiên cứu cụ thể cái gì, có những đối tác nào, anh ấy một chữ cũng không nói thêm:

More to share as the work takes shape.

Thêm thông tin, đợi khi công việc dần định hình rồi sẽ chia sẻ.

Vừa nộp xong cả bộ Muse, người đã đi rồi

Năm nay, Gia Huy Dư thực sự không làm ít việc.

Cuối tháng 6 năm 2025, Gia Huy Dư cùng các nhà nghiên cứu của OpenAI như Triệu Thịnh Giai, Bật Thụ Siêu, Nhâm Hoành Vũ, bị phát hiện tập thể gia nhập đội ngũ siêu trí tuệ mới thành lập của Meta.

Zuckerberg đích thân xuống tuyển anh ấy, truyền tin "100 triệu đô la Mỹ mỗi năm", làm mới kỷ lục thị trường nhân tài AI.

Chưa được mấy ngày, Zuckerberg chính thức thông báo thành lập Meta Superintelligence Labs, tức là MSL.

Phòng thí nghiệm do Alexander Wang lãnh đạo. Meta vì thế đã đầu tư 14.3 tỷ đô la Mỹ vào Scale AI, lại từ các công ty như OpenAI, Google DeepMind, Apple tích cực chiêu mộ người.

TBD Lab là một trong những đội ngũ nghiên cứu mô hình cốt lõi nhất dưới MSL, chịu trách nhiệm phát triển mô hình tiên phong thế hệ tiếp theo của Meta. Gia Huy Dư là thành viên sáng lập, cũng là người phụ trách hướng đa phương thức.

Tháng 4 năm nay, đội ngũ này đã nộp bản trả lời quan trọng đầu tiên: Muse Spark.

Đây là mô hình cơ sở đầu tiên được phát hành sau khi MSL thành lập, cũng đánh dấu mô hình tiên phong của Meta chính thức chuyển từ loạt Llama sang loạt Muse.

Sau đó, đội ngũ của Gia Huy Dư tiếp tục cho ra mắt Voice Mode, Muse Image và Muse Video, bao phủ sinh thành giọng nói, hình ảnh và video.

Bản cập nhật gần đây Muse Spark 1.2, còn đẩy trọng tâm thêm một bước về phía lập trình, nhiệm vụ Agent tầm xa và năng lực đa phương thức.

Trong một năm ở Meta, Gia Huy Dư có thể nói là từ không lập đội, dựng lại stack công nghệ, rồi lần lượt dọn cả bộ Muse lên bàn.

Nhà nghiên cứu Meta Zhiqing Sun tiết lộ, Gia Huy Dư cũng là một trong những người tuyển anh ấy vào Meta.

Anh ấy còn nhớ, hai người từng ăn cơm tại một nhà hàng Daeho ở San Francisco, Gia Huy Dư chính tại đó thuyết phục anh ấy gia nhập TBD Lab. Về sau, hai bên cùng nghiên cứu năng lực đa phương thức và Computer Use.

Một năm sau, đến lượt người do chính Gia Huy Dư tuyển vào, lại đưa tiễn anh ấy rời đi.

Zuck à Zuck, khoản lương 100 triệu đô la Mỹ mỗi năm này... rốt cuộc vẫn là đặt nhầm chỗ sao?

Tin đồn 100 triệu đô, tại sao Zuck lại đặc biệt tranh giành anh ấy

Gia Huy Dư rốt cuộc nhận được bao nhiêu tiền, đến nay vẫn không có đáp án uy tín.

Nhưng trong cuộc chiến giành người ở Thung lũng Silicon năm ngoái, anh ấy chắc chắn là một trong những cái tên được chú ý nhất.

Lúc đó, Altman từng công khai biểu thị, Meta đã đề xuất với một số nhân viên OpenAI khoản tiền thưởng ký kết 100 triệu đô la Mỹ, cùng mức thù lao hàng năm cao hơn.

Sau đó, WIRED đưa tin, giải pháp mà Meta cung cấp cho một số ít nhân tài AI đỉnh cao cao nhất lên đến 300 triệu đô la Mỹ trong bốn năm, trong đó tổng thù lao năm đầu tiên có thể vượt quá 100 triệu đô la Mỹ.

Tuy nhiên, CTO của Meta Andrew Bosworth sau đó đã làm rõ, con số 100 triệu đô la Mỹ lưu truyền bên ngoài không phải ai cũng có, càng không phải là một khoản tiền thưởng ký kết vào việc là đến tài khoản, có thể là gói thù lao tổng thể bao gồm cổ phiếu, tiền thưởng, thời hạn và điều kiện hiệu suất.

Vì vậy, bản thân Gia Huy Dư rốt cuộc có nhận được "lương 100 triệu đô la Mỹ mỗi năm" hay không, chúng ta cũng không biết.

(Nhún vai)

Dù vậy, Gia Huy Dư vẫn bị đưa vào câu chuyện "tiên sinh trăm triệu".

Lý lịch của anh ấy, hầu như cũng đạp trúng từng từ khóa nóng nhất của mô hình lớn mấy năm qua.

Gia Huy Dư học đại học tại Học viện Lớp Thiếu niên, Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc, sau đó đến UIUC đọc tiến sĩ, theo học học giả thị giác máy tính Hoàng Húc Đào.

Trong thời gian đọc tiến sĩ, anh ấy tham gia phát triển DeepFill. Nói đơn giản, là để AI xóa đi thứ không muốn trong ảnh, rồi tự động bổ sung đầy đủ nền.

Về sau gia nhập Google Brain, anh ấy từ thị giác máy tính một mạch làm đến mô hình lớn đa phương thức, tham gia và cùng lãnh đạo hướng đa phương thức của Gemini.

Cuối năm 2023 chuyển sang OpenAI, anh ấy phụ trách đội Perception, tham gia GPT-4o, GPT-4.1 cùng một loạt mô hình loạt o.

Meta lúc đó thiếu, vừa vặn chính là loại người này.

Llama 4 biểu hiện không đạt kỳ vọng, Meta cần gấp một đội ngũ xây dựng lại năng lực mô hình tiên phong.

So với chỉ đột phá trên một bài luận nào đó, Gia Huy Dư vừa làm qua nghiên cứu thị giác tầng đáy, cũng từng tham gia phát triển mô hình lớn tại Google và OpenAI, còn có kinh nghiệm đẩy năng lực đa phương thức đến sản phẩm thực tế.

Một năm trước, mọi người có lẽ còn thảo luận:

Gia Huy Dư rốt cuộc có xứng đáng gói thù lao chín chữ số trong tin đồn không?

Nhưng giờ, vấn đề biến thành:

Ngay cả mức thù lao, năng lực tính toán và cơ hội sản phẩm tầm cỡ này còn không giữ chân được người, ra ngoài rốt cuộc muốn làm gì?

Đúng vậy, đối với nhà nghiên cứu đã đi đến vị trí của Gia Huy Dư, điều kiện mà tập đoàn lớn có thể đưa ra có lẽ đã gần đến trần của làm thuê.

Tiếp tục đi lên, dường như con đường còn lại chính là tự mình làm người sáng lập rồi~

Meta, rốt cuộc anh đã mất bao nhiêu người vậy?!

Gia Huy Dư đi, cư dân mạng thuận tay bắt đầu tra hộ khẩu cho Meta.

Không tra không biết, một tra con số trước hết làm người ta giật mình:

929.

Nền tảng nghiên cứu luận văn alphaXiv kéo ra một danh sách nhà nghiên cứu từ chức Meta, nói rằng trước Gia Huy Dư, đã có hơn 200 nhà nghiên cứu nổi tiếng rời Meta.

Trang tìm kiếm của nó hiển thị, tổng cộng có 929 nhà nghiên cứu phù hợp điều kiện "từng đảm nhiệm tại Meta, hiện không còn ở Meta".

Tên đầu danh sách chính là Gia Huy Dư.

Sát ngay phía sau, còn có những nhà nghiên cứu gần đây chuyển sang Google, đảm nhiệm nhà khoa học trưởng công ty khởi nghiệp, cùng tham gia dự án khởi nghiệp ẩn mình.

alphaXiv cũng không bỏ qua cái cớ TBD có sẵn này, trực tiếp nói câu:

Tương lai của Meta AI, cũng là TBD (To Be Determined/Chưa xác định).

Hô, nhìn sơ qua, Meta đây đâu phải là phòng thí nghiệm, đơn giản giống như một trạm trung chuyển nhân tài AI...

Năm ngoái Meta vung séc giành người, Altman từng tuyên bố:

Người truyền giáo cuối cùng sẽ chiến thắng lính đánh thuê.

Giờ đây, Gia Huy Dư mà Meta dùng tiền nặng giành về cũng đi rồi.

Chiến lược giành người bị châm biếm là "lính đánh thuê" của Zuck, rốt cuộc có tính thành công không?

Đáp án cũng TBD.

Liên kết tham khảo:

[1]https://x.com/jiahuiyu/status/2087936732939616299?s=20

[2]https://x.com/askalphaxiv/status/2087973800952623416?s=20

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Lượng Tử Vị", tác giả: Nghe Mưa

Câu hỏi Liên quan

QBài báo đề cập đến việc Yu Jiahui rời Meta để làm gì?

ABài báo đề cập rằng Yu Jiahui rời Meta để bắt đầu khởi nghiệp, theo đuổi một vấn đề mà anh cho là 'rất quan trọng đối với tương lai của nhân loại nhưng chưa được khám phá đầy đủ'.

QThành tựu chính của Yu Jiahui trong thời gian làm việc tại Meta là gì?

ATrong thời gian tại Meta, Yu Jiahui đã dẫn dắt nhóm đa phương thức và cho ra mắt nhiều sản phẩm thuộc hệ thống Muse, bao gồm Muse Spark, Voice Mode, Muse Image, Muse Video và bản cập nhật Muse Spark 1.2.

QBài báo đề cập đến gói lương thế nào khi Yu Jiahui gia nhập Meta?

ABài báo đề cập đến tin đồn rằng Yu Jiahui có thể đã nhận được một gói thù lao tổng thể trị giá lên tới 100 triệu USD khi gia nhập Meta, mặc dù Meta CTO Andrew Bosworth đã làm rõ rằng đây không phải là tiền thưởng ký kết ngay lập tức mà là một gói tổng thể bao gồm cổ phiếu, tiền thưởng và các điều kiện khác.

QTheo bài báo, có bao nhiêu nhà nghiên cứu đã rời Meta tính đến thời điểm Yu Jiahui rời đi?

ATheo nền tảng nghiên cứu alphaXiv được bài báo trích dẫn, có 929 nhà nghiên cứu đáp ứng tiêu chí 'từng làm việc tại Meta và hiện không còn ở Meta', và hơn 200 nhà nghiên cứu nổi tiếng đã rời đi trước Yu Jiahui.

QÝ nghĩa của 'TBD Lab' trong bài viết này là gì?

ATrong bài viết, 'TBD Lab' là một trong những nhóm nghiên cứu mô hình cốt lõi dưới sự quản lý của Meta Superintelligence Labs (MSL), chịu trách nhiệm phát triển các mô hình tiên tiến thế hệ tiếp theo của Meta. Yu Jiahui là thành viên sáng lập và là người phụ trách định hướng đa phương thức tại đây. Tên của nó cũng được bài báo chơi chữ, ngụ ý rằng tương lai của AI tại Meta vẫn 'chưa được xác định' (To Be Determined).

Nội dung Liên quan

Ngân hàng khổng lồ Anh Standard Chartered công bố dự báo giá dài hạn cho altcoin UNI!

Ngân hàng khổng lồ Standard Chartered vừa đưa ra đánh giá dài hạn quan trọng về token UNI của Uniswap. Jeffrey Kendrick, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu tài sản số của ngân hàng, cho biết quan hệ đối tác giữa Uniswap và Robinhood mang lại kết quả mạnh hơn dự kiến, khiến mục tiêu giá dự báo trước đây cho UNI vào năm 2030 có thể trở nên bảo thủ. Sau khi cơ chế phân phối phí liên quan đến Robinhood ra mắt vào ngày 27/7, tốc độ đốt token UNI đã tăng mạnh. Khối lượng token UNI bị đốt gần như tăng gấp đôi, đạt mức tương đương 90 triệu USD/năm, tương ứng với khoảng 25 triệu token UNI ở giá hiện tại. Điều này có nghĩa là hơn 4% tổng nguồn cung đang được loại bỏ khỏi hệ thống hàng năm, có thể tạo ra áp lực tăng giá nếu nhu cầu được duy trì hoặc tăng lên. Tuy nhiên, Standard Chartered lưu ý rằng việc duy trì tốc độ tiêu hao này lâu dài có thể là thách thức. Ngay cả khi giá UNI đạt mức dự báo 6,50 USD vào cuối năm 2026, tỷ lệ tiêu hao hàng năm vẫn sẽ ở khoảng 2,2%, một cơ chế giảm nguồn cung vẫn mạnh. Kendrick nói thêm rằng việc triển khai thêm các chương trình đối tác kiểu Robinhood trong tương lai có thể tác động lớn hơn đến kinh tế học token UNI. Nếu xu hướng sử dụng và đốt token tiếp tục, ngay cả mục tiêu giá 100 USD cho UNI vào năm 2030 mà ngân hàng đã công bố trước đó cũng có thể trở nên khiêm tốn. Các chuyên gia cho rằng nếu lĩnh vực Tài chính Phi tập trung (DeFi) tiếp tục phát triển, UNI sẽ vẫn là một trong những tài sản crypto được theo dõi chặt chẽ nhất trong những năm tới.

cryptonews.ru4 phút trước

Ngân hàng khổng lồ Anh Standard Chartered công bố dự báo giá dài hạn cho altcoin UNI!

cryptonews.ru4 phút trước

Tính năng mới của ChatGPT: AI bắt đầu theo dõi người dùng

OpenAI đã ra mắt tính năng Computer History cho ứng dụng ChatGPT trên macOS, một công cụ theo dõi hoạt động của người dùng trên các chương trình và trang web để cá nhân hóa và cải thiện độ chính xác của các phản hồi AI. Tính năng này, dành cho thuê bao Pro, Business và Enterprise, hiện chưa khả dụng tại Khu vực Kinh tế Châu Âu (EEA), Vương quốc Anh và Thụy Sĩ do các yêu cầu tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu. Computer History hoạt động nền, ghi lại hoạt động vào một dòng thời gian tạm thời, cho phép ChatGPT sử dụng ngữ cảnh này trong các cuộc trò chuyện sau mà không cần nhập lại thủ công. Người dùng có toàn quyền kiểm soát: tính năng chỉ hoạt động khi được bật và có thể xóa lịch sử. Đây được coi là phiên bản cải tiến của dự án thử nghiệm Chronicle, tiêu thụ ít token hơn và có thêm các công cụ quản lý quyền riêng tư. Việc ra mắt diễn ra cùng ngày với thông báo về chế độ GPT-5.6 Ultrafast, nhấn mạnh chiến lược phát triển bộ nhớ AI liên tục của OpenAI. Tuy nhiên, việc trì hoãn tại châu Âu cho thấy thách thức trong việc cân bằng giữa cá nhân hóa sâu và quy định bảo mật nghiêm ngặt. Các chuyên gia cũng đặt câu hỏi về tính bảo mật dài hạn và liệu sự đồng thuận tự nguyện có đủ để duy trì niềm tin của người dùng khi lượng dữ liệu thu thập ngày càng tăng.

cryptonews.ru49 phút trước

Tính năng mới của ChatGPT: AI bắt đầu theo dõi người dùng

cryptonews.ru49 phút trước

Nền tảng phân tích Santiment báo cáo rằng quan điểm "tiền điện tử đã chết" đang lan truyền nhanh chóng giữa các nhà đầu tư! Đây có phải là tín hiệu cho thấy thị trường đã chạm đáy? Dưới đây là...

Áp lực giá liên tục và khối lượng giao dịch thấp trên thị trường tiền điện tử tiếp tục ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lý nhà đầu tư cá nhân. Nền tảng phân tích Santiment báo cáo sự gia tăng đáng kể cụm từ "tiền điện tử đã chết" trên mạng xã hội. Phân tích cho thấy các biểu hiện tiêu cực như "chết", "kết thúc" đang lan truyền nhanh trong cộng đồng. Santiment lưu ý rằng loại tâm lý này thường xuất hiện khi sự kiên nhẫn của nhà đầu tretail bắt đầu cạn kiệt, khi thị trường đi ngang kéo dài và kỳ vọng tăng giá không thành hiện thực. Tuy nhiên, dữ liệu lịch sử từ công ty chỉ ra rằng những giai đoạn bi quan cực độ như vậy thường xảy ra gần các điểm đảo chiều quan trọng của thị trường. Khi công chúng tin chắc rằng xu hướng tăng đã hoàn toàn biến mất, thị trường thường phản ứng ngược lại và thể hiện sự phục hồi mạnh mẽ. Do đó, Santiment nhấn mạnh các nhà đầu tư theo trường phái đầu tư ngược xu hướng nên theo dõi chặt chẽ các thời điểm mà tâm lý "tiền điện tử đã chết" lan rộng. Các chuyên gia thừa nhận bầu không khí sợ hãi hiện tại có thể gây áp lực ngắn hạn, nhưng cũng lưu ý rằng tâm lý tiêu cực thái quá thường trùng khớp với các đáy quan trọng trong các chu kỳ trước. Theo Santiment, những giai đoạn tâm lý nhà đầu tư đạt đỉnh điểm bi quan có thể mang lại cơ hội tiềm năng cho những nhà đầu tư kiên nhẫn và có tầm nhìn dài hạn. Vì vậy, tâm lý mạng xã hội vẫn được xem là một chỉ báo quan trọng khi đánh giá hướng đi của thị trường.

cryptonews.ru59 phút trước

Nền tảng phân tích Santiment báo cáo rằng quan điểm "tiền điện tử đã chết" đang lan truyền nhanh chóng giữa các nhà đầu tư! Đây có phải là tín hiệu cho thấy thị trường đã chạm đáy? Dưới đây là...

cryptonews.ru59 phút trước

GPT-5 cũng 'nhớ mang máng', Google đã thử nghiệm 4.5 triệu lần: Chìa khóa bị mất

"Hiện tượng đầu lưỡi" (tip-of-the-tongue) thường xảy ra khi bạn biết thông tin nhưng không thể nhớ lại ngay lập tức. Nghiên cứu mới từ Google với tên "Empty Shelves or Lost Keys?" phát hiện rằng các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến như GPT-5 và Gemini 3 cũng gặp phải vấn đề tương tự. Sử dụng bộ tiêu chuẩn WikiProfile (2.150 sự kiện từ Wikipedia), nghiên cứu đã thử nghiệm 13 mô hình qua khoảng 4,5 triệu câu trả lời. Kết quả cho thấy các mô hình này lưu trữ được 95%–98% sự kiện trong tham số, nhưng khi được hỏi trực tiếp, chúng không thể trả lời 26%–34% số đó. Ngay cả khi bật chế độ "suy nghĩ" (thinking), vẫn có 11%–12% thông tin không thể truy xuất. Điều này chứng tỏ vấn đề chính không phải là thiếu kiến thức, mà là khó khăn trong việc "lấy ra" kiến thức đã được lưu trữ. Hai tình huống đặc biệt khó khăn là: 1. **Kiến thức ít phổ biến:** Mặc dù được lưu trữ gần như ngang bằng với kiến thức phổ biến, tỷ lệ nhớ lại thấp hơn đáng kể. 2. **Câu hỏi đảo ngược:** Mô hình học được "A là B" nhưng gặp khó khăn khi trả lời "B là A" dưới dạng hỏi đáp tự do, dù chúng thường làm tốt với câu hỏi dạng trắc nghiệm. Điều này cho thấy mối liên hệ vẫn tồn tại nhưng khó được kích hoạt nếu cách hỏi khác với ngữ cảnh huấn luyện. Chế độ "suy nghĩ" (thinking) giúp cải thiện đáng kể, khôi phục được 40%–65% thông tin đã lưu trữ nhưng ban đầu không nhớ ra, bằng cách cung cấp thêm "sức mạnh tính toán ngầm" và kích hoạt lan tỏa (spreading activation) thông qua các manh mối liên quan. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô mô hình (scaling) chủ yếu giúp giảm lỗi "lưu trữ thất bại" chứ không tự động giải quyết vấn đề "nhớ lại thất bại". Ở các mô hình tiên tiến nhất, lỗi nhớ lại chiếm tới hơn 70% tổng số lỗi. Nghiên cứu kết luận rằng với kiến thức thực tế, các mô hình hàng đầu đã gần như lấp đầy "kệ hàng". Thách thức tiếp theo không nằm ở việc tích trữ thêm, mà là cải thiện các cơ chế hậu huấn luyện và suy luận để truy xuất hiệu quả hơn những gì đã có sẵn. Một bước quan trọng là phát triển "siêu nhận thức" (metacognition) để mô hình tự nhận biết khi nào nó cần dành nhiều thời gian suy nghĩ hơn để tìm lại thông tin.

marsbit1 giờ trước

GPT-5 cũng 'nhớ mang máng', Google đã thử nghiệm 4.5 triệu lần: Chìa khóa bị mất

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片