亚马逊AGI实验室：华人David Luan引领AGI新战略

以电子商务和云服务风靡全球的亚马逊，正乘着生成式人工智能的浪潮，谱写崭新的篇章——

以往，其AI战略聚焦于构建基础平台，用户可通过Amazon Bedrock获取全栈式服务。

然而，许多人可能未曾察觉，去年九月，亚马逊在旧金山悄然成立了自家的AI实验室，Amazon AGI SF Lab（简称亚马逊AGI实验室）。

这标志着亚马逊的重大转向：从基础设施提供商，迈向更具野心的AGI研究领域。

更为引人注目的是，该实验室的负责人是一位华人。

这位核心人物名为David Luan，拥有长达15年的AI相关经验。作为OpenAI的早期成员，他曾晋升至工程副总裁，深度参与了GPT-2、GPT-3、CLIP和DALL·E等多个关键项目的开发。

论及资历，Luan无疑是行业内的资深专家。

实验室的起源何在？

亚马逊决定创立AGI实验室，主要受AGI时代双重影响驱动。

一方面，若智能体成为主流交互方式，人们不再直接在线购物，亚马逊依赖电商生态的广告与佣金业务势必面临挑战。

但另一方面，机遇也随之浮现。

作为数字化先驱，亚马逊积累了海量且高价值的用户行为数据：包括浏览轨迹、对促销、评论及页面布局的响应度，以及不同用户群间的关联性。

若能充分挖掘这座数据宝库，亚马逊有望打造出真正实用的模型，率先摘取Agent领域的成熟果实。

基于此背景，2024年6月，亚马逊实施了反向收购雇佣策略，吸纳了Adept AI。

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“反向收购雇佣”指大型科技公司不直接收购热门AI初创企业，而是获取其技术授权，并吸引核心团队加入，同时初创公司保持独立运营。

此次收购无疑是一桩重大事件。

完成后，亚马逊立即将重任交付给时任Adept AI CEO的David Luan，并由他牵头组建了亚马逊AGI实验室。

经深入探究，可见该实验室汇聚了众多顶尖人才——

首先，实验室负责人，华人David Luan，毕业于耶鲁大学应用数学与政治科学专业。

6岁时，Luan随家人从中国移居美国。

自幼，他便对计算机怀有浓厚兴趣，且行动力超群。

8岁起，Luan就开始在伍斯特州立大学攻读夜校课程，经过五年刻苦学习，最终获得了学校颁发的计算机科学证书。

此外，Luan的AI职业生涯起步极早：2011年，他便创立了一家深度学习公司，专注于视频分类技术。

该成果后来被奥巴马政府应用于改进执法记录仪。

此后，为追寻AI前沿，Luan辗转于多家知名AI企业。

2018年，他加入OpenAI。

当时，OpenAI团队规模尚不足四十人。不久后，他晋升为工程副总裁，其职责并非撰写论文，而是将GPT-2、GPT-3等研究成果转化为工程产品。

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2020年，Luan转入Google Brain，担任大语言模型项目的总技术负责人，专注于融合研究与工程的大型项目。

但一年后，他便离开了谷歌。

原因在于他认为谷歌将大量精力投入广告和搜索相关业务，难以从头启动新的研究路线。

且大公司组织架构分散，资源难以集中调配。

当时在谷歌，每位员工拥有有限的资源额度，若要运行大规模训练任务，需说服近二十位同事出让资源。

离开谷歌后，他开始凭借专业AI知识为企业提供咨询服务。

直到2022年，他才重出江湖，与两位Transformer作者（Ashish Vaswani和Niki Parmar）共同创立了Adept AI。

随后，便是加入亚马逊的历程。

从以上经历可见，Luan的实战经验极为丰厚。

介绍完Luan，再来关注亚马逊AGI实验室的其他成员——

实验室的二号人物是加州大学伯克利分校教授Pieter Abbeel。

Abbeel是强化学习与机器人学领域的权威，其团队在Deep Q-Learning、模仿学习、自我博弈等方面做出了奠基性贡献。

谷歌学术显示，他的论文引用量已突破21万次。

加入亚马逊前，他是一家专注于仓储与物流场景中机器人拣货的初创公司（Covariant.ai）的联合创始人。

这一场景恰好切中亚马逊的业务核心。

2024年8月，即Adept被收购后不久，亚马逊同样通过“反向收购雇佣”方式，将Covariant收入囊中，Abbeel随之以研究员身份正式加入亚马逊AGI实验室。

此外，随Luan一同迁至亚马逊的，还有四位Adept AI的联合创始人。

首位是Erich Elsen。

Erich在斯坦福大学机械工程系获得博士学位，是GPU计算专家。

他曾任DeepMind资深研究员，参与撰写了多篇高引用论文，代表作包括Chinchilla定律、稀疏矩阵GPU内核。

加入亚马逊AGI实验室后，Erich负责多模态代理与强化学习基础设施。

产品负责人是Kelsey Szot。

她拥有斯坦福大学数学与管科双学位背景，曾任职于麦肯锡担任咨询顾问，并在谷歌负责大型模型生产基础设施。

2022年，她联合创立Adept AI，主导了ACT-1与Fuyu-8B等模型的产品化进程。

最后还有Maxwell Nye和Augustus Odena这对亲密搭档（两人甚至在简历中提及彼此）。

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这对黄金组合曾在谷歌共事，共同提出了Scratchpad方法，该方法现被视为现代AI推理系统的基石。

然而，他们在加入亚马逊后不久便选择了离开。

通过两次反向收购雇佣、大规模招揽顶尖人才……可以说，为组建这个AGI实验室，亚马逊投入了巨大努力。

为何选择David Luan作为领头人？

亚马逊AGI实验室英才辈出，David Luan究竟凭借何种卓越特质，成为这支秘密团队的掌舵者？

如前所述，Luan自2011年便开始创业，除先后效力于微软、OpenAI、谷歌外，他还是一位连续创业者。

但需知，Luan的优势不仅在于专业技能，更在于其战略视野。

早在2022年——ChatGPT问世前，投身AI创业的Luan便有一套独特理念：让AI具备执行力。

我们创建Adept AI时，意识到大模型虽擅长语言，却缺乏行动能力。

因此，他将焦点转向Agentic AI，并创立了当时的首家Agent公司——Adept AI。

2022年9月，Adept AI发布了首个Agent模型，ACT-1。

该模型能通过自然语言指令执行屏幕任务，如浏览器导航、表格填写和软件操作。

当然，以今日视角观之，这些能力已不显新奇。

但请注意，ACT-1是三年前的成果！彼时Agent尚未爆发，甚至连ChatGPT都未出现。

Luan认为，计算机应适应人类，而非人类适应计算机。

因此，Adept始终秉持这种以人为本的方法论。

成立不足一年，Adept AI便完成超4亿美元融资，跻身当年融资最成功的AI初创公司行列。

加盟亚马逊，为AI构建“训练场”

那么，Adept发展势头正盛，核心团队为何接受并入亚马逊？

主要原因有二：

首先，亚马逊拥有全球顶尖的算力基础设施之一，这是小型公司难以比拟的。对AI行业而言，算力是推动模型进步的核心引擎。

因此，欲触及智能前沿，必须搭乘动力强劲的“快车”。

其次，亚马逊能提供稀缺的真实数据。

经过多年挖掘，互联网高质量数据几近枯竭，大模型发展随之放缓。

如今，人类日常工作产生的实操数据成为高质量稀缺训练资源。

AI专家Andrej Karpathy曾类比：

设想训练网球智能体，总不能让它99%的时间观看YouTube网球视频，仅1%时间实际击球。

在Luan看来，亚马逊业务范围广泛，“几乎所有财富500强企业的核心业务，都能在亚马逊内部找到对应场景”。

这些能生成海量真实数据的内部环境，正是Agent的理想训练场。

最关键的是，Luan不甘于仅成为提供AI销售服务的小型企业。

在我的整个职业生涯中，我志在构建最智能、最实用的人工智能。

因此，2024年，Adept AI与亚马逊达成反向收购雇佣协议，Luan带领核心技术人员加入亚马逊AGI实验室。

今年初，亚马逊AGI实验室推出首款产品——Amazon Nova Act，这是一个基于亚马逊最强自研AI Amazon Nova衍生的Agent模型。

它继承了Adept AI的技术遗产（如ACT-1、Fuyu模型等），并融合亚马逊AWS基础设施，在复杂多步骤任务中表现卓越。

据亚马逊官方披露，Nova Act在Agent公开基准测试ScreeSpot和Ground UI上取得优异成绩。

尤其在ScreeSpot界面元素定位方面表现突出，准确率接近94%。

亚马逊AGI实验室透露，其成功秘诀在于强化学习。

我们在亚马逊AGI实验室实施大规模自我博弈。十多年前，DeepMind正是借此战胜人类。

亚马逊AGI实验室未依赖人工编码每个操作，据Luan描述，他们为AI搭建了一间“健身房”。

在这间健身房内，配备了各类常用“器械”，如ERP、CAD、电子病历系统、会计软件等。AI可利用这些工具，通过强化学习自主探索正确使用方式。

未曾想，人工智能也需“健身”了。（幽默备注）

可见，加入亚马逊AGI实验室后，Luan仍坚守实用主义信念，致力于打造最具实用价值的AGI。

额外彩蛋

最后，分享一则趣闻～

Adept AI最初的三位核心发起人中，除David Luan外，另两位均为Transformer八子成员。

一位是Niki Parmar，另一位是Ashish Vaswani。

然而，Vaswani在不到一年后便离开了。

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据彭博社报道，Vaswani离开是因与Adept AI某位联合创始人意见分歧。

已知：Vaswani离开Adept AI时，Parmar一同离去，两人随后联合创立了Essential AI。

问：与Vaswani意见不合者，究竟是谁？

参考链接：

[1]https://www.theverge.com/decoder-podcast-with-nilay-patel/761830/amazon-david-luan-agi-lab-adept-ai-interview

[2]https://www.youtube.com/watch?v=AU9Fdgs0ZaI

[3]https://labs.amazon.science/blog/amazon-opens-new-ai-lab-in-san-francisco-focused-on-long-term-research-bets

[4]https://www.wired.com/story/amazon-ai-agents-nova-web-browsing/

[5]https://www.linkedin.com/in/jluan/details/experience/

[6]https://x.com/jluan/status/1267097243204476932

[7]https://www.latent.space/p/adept[8]https://labs.amazon.science/blog/nova-act