Microsoft AI Frontiers: O relato da reorganização de Langford e os pipelines de pesquisa partilhados

O que este vídeo aborda

• Langford diz que uma mudança para a Microsoft AI no início de setembro entrou em conflito com as suas prioridades de pesquisa e ele saiu.
• Cerca de cinquenta foi a sua estimativa do tamanho do grupo; o artigo menciona pessoas deixadas para trás e não fornece uma contagem de despedimentos.
• O seu grupo partilhava um monorepo dentro da Microsoft Research; ele relata pelo menos quatro esforços de pipeline de treino, com os outros três fora de repositórios partilhados em todo o MSR.
• O transformador Full-bandwidth transporta um estado oculto anterior juntamente com o token amostrado para a próxima entrada; a poupança de custos total permanece não estabelecida aqui.
• O README arquivado da AutoGen recomenda o Microsoft Agent Framework; o aviso de arquivo é anterior ao blog e tem uma cronologia separada.

Transcrição traduzida

Traduzido da narração original em inglês. Áudio e legendas disponíveis são controlados pelo YouTube.

Por que é que a AI Frontiers da Microsoft se desfez?

0:00 Um laboratório de pesquisa de IA dentro da Microsoft deveria ter um futuro. O seu co-fundador diz que a AI Frontiers acabou e que ele saiu. Neste vídeo, por que é que ele saiu? E o que é que quatro pipelines de treino têm a ver com isso? Aqui está a resposta inicial. John Langford diz que uma mudança para a Microsoft AI em setembro tornou a sua pesquisa incompatível com as novas prioridades. Ele saiu. O seu relato desses quatro pipelines explica por que colocar toda a gente

0:22 sob um único chefe ainda pode falhar o problema. É domingo, oito de novembro, e este é o The Daily Diff. A AI Frontiers era um grupo de pesquisa dentro da Microsoft Research, formado após a chegada do ChatGPT. Langford estima o seu tamanho em cerca de cinquenta pessoas. Trabalhava em agentes e novas técnicas de modelo. A Microsoft AI é a organização separada para onde foi transferida, de acordo com o seu relato.

0:42 A sua publicação de seis de novembro lê-se como

Porquê organizar um grupo de pesquisa após o ChatGPT?

0:44 um pesquisador a explicar por que é que finalmente se demitiu. Ele diz que tentou colocar as suas pessoas o melhor que pôde antes de sair, e deseja o melhor às pessoas que ficaram para trás. Essa formulação importa. Temos o seu relato de saída, com colegas ainda lá. Em dois mil e vinte e três, a sua queixa era a velocidade. Um pesquisador solitário poderia chegar tarde com comparações fracas. O grupo uniu esforços para experiências mais fortes.

1:06 Mesmo a sua descoberta precisa de uma linha de base que possa pagar a eletricidade. Alguns trabalhos chegaram aos programadores. Langford nomeia o AutoGen, a estrutura para coordenar agentes. Existem também artigos de pesquisa de modelos públicos com ele entre os autores. Este grupo tinha publicado trabalho para defender juntamente com a sua declaração de missão. Depois vem a reorganização.

O que mudou quando a AI Frontiers se mudou para a Microsoft AI?

1:23 Langford diz que a AI Frontiers se mudou para a Microsoft AI no início de setembro. Mustafa Suleyman, anteriormente da Inflection, lidera essa organização. Langford descreve um conflito com a antiga liderança da Inflection. Este é o seu relato da mudança. Langford chama-lhe um ambiente apenas de escalonamento e diz que a pesquisa não era bem-vinda. Essa é a sua caracterização. Ele também apresenta o argumento de negócios.

1:43 O escalonamento oferece retornos mais previsíveis do que a pesquisa incerta. Um departamento financeiro pode colocar o previsível numa folha de cálculo. Ele diz que essa abordagem se centra na aquisição e refinamento de dados. Os seus interesses eram novas capacidades e melhores técnicas de modelo. O desacordo era sobre quais experiências mereciam recursos, e quais resultados teriam a chance de se tornar úteis. Um ano antes, o anúncio de superinteligência de Suleyman

A Microsoft diz que a pesquisa acabou?

2:05 dizia que ele queria o melhor lugar do mundo para pesquisar e construir IA. A nova publicação de Langford descreve a sua experiência após a reorganização. Essa ambição mais antiga não estabelece o que aconteceu dentro deste grupo. Veja o artigo Full Bandwidth Transformer. Um modelo produz um token a cada passo de descodificação. Este design também alimenta o estado oculto da camada superior anterior na próxima entrada. A informação interna viaja juntamente com a palavra que o modelo imprimiu.

2:28 Os autores relatam melhorias nos modelos testados. Langford pergunta qual o valor de reduzir os custos para metade. Essa poupança permanece não estabelecida aqui. Parâmetros, trabalho de treino e custos de serviço precisam de medições separadas antes que alguém cancele metade da sua encomenda de GPU.

Por que é que Langford não voltou para a Microsoft Research?

2:42 A razão que ele dá para sair é mais imediata. Ele diz que não conseguia que a inovação fosse usada, ou mesmo seriamente considerada, dentro da Microsoft AI. E voltar para a Microsoft Research parecia enfrentar a mesma rota bloqueada. É difícil preocupar-se com uma experiência melhor quando o seu próximo destino é outra apresentação interna. Ele também diz que o acordo básico tinha sido quebrado. Faça um bom trabalho, e coisas boas acontecem. Na sua perspetiva, a recompensa foi uma transferência indesejada.

3:06 Ele escreve que todos os outros membros da liderança fundadora parecem ter chegado a uma conclusão semelhante. Esse "parecem" está a fazer o seu trabalho. Ele não nos dá uma lista verificada de saídas. Os utilizadores do AutoGen têm um aviso de manutenção concreto. O readme atual do AutoGen diz que o projeto está arquivado. A Microsoft diz que não fornece correções de bugs, correções de segurança ou suporte lá. Aponta os utilizadores existentes para o Microsoft Agent Framework e um guia de migração. Verifique isso antes de colocar um tutorial antigo em produção.

3:31 Esse aviso já estava no repositório antes desta publicação.

O que deve um utilizador do AutoGen verificar agora?

3:34 Não prova que esta partida tenha causado o arquivo. E o repositório público da estrutura sucessora ainda está lá, oferecendo orquestração de agentes para produção. A situação real inclui artigos de pesquisa, uma ferramenta arquivada e o sucessor recomendado pela Microsoft. Cada um tem o seu próprio ciclo de vida. Verifique cada ciclo de vida separadamente. O código é mantido? Onde está o caminho de migração?

3:53 Pode avaliar a pesquisa? Um nome de empresa famoso não responderá a essas perguntas por si.

Quais foram esses quatro esforços de pipeline?

3:58 O que nos traz de volta à canalização. Langford diz que a AI Frontiers mantinha um monorepo partilhado por padrão em toda a Microsoft Research. Incluía um pipeline de pré-treino de modelos. Isso importa porque a maquinaria para executar experiências convincentes requer trabalho substancial, antes que a ideia de pesquisa inteligente tenha a sua vez. Ele conhece pelo menos quatro esforços na construção de pipelines de modelos. Os outros três, diz ele, não estavam em repositórios partilhados em toda a Microsoft Research. O da sua equipa era partilhado por padrão.

4:23 A eficiência corporativa atingiu a fase em que todos têm a sua própria cozinha comum. Essa é a falha que o seu relato expõe. Os pesquisadores precisam de infraestrutura reutilizável e de uma rota para produtos reais. Langford diz que o seu grupo construiu a infraestrutura partilhada e ele perdeu a confiança na rota do produto. A reorganização mudou quem era o proprietário do seu grupo. Ele ainda saiu. Se preferir ler isto a ouvir-me dizer, o "diff" chega à sua caixa de entrada

4:44 todas as manhãs, gratuitamente em the daily diff dot dev, link abaixo.

O que merece um veredito de NEEDS REVIEW?

4:47 Então, o veredito de hoje, NEEDS REVIEW. Eu gostaria de um caminho de pesquisa para produto e um plano de manutenção antes de chamar a esta consolidação um sucesso. O relato de Langford dá-me razões para questionar ambos. Subscreva, carregue no sino e diga-me nos comentários se o teria carimbado de forma diferente. E esse é o "diff" de hoje. Sou o Niko da Axrisi. Mescle com responsabilidade.

Fontes

1. The End of AI Frontiers — former founder's account and internal-sharing scopeJohn Langford / Machine Learning (Theory)
2. AutoGen README — archived project and successor recommendationMicrosoft / GitHub
3. Microsoft Agent Framework — public successor repositoryMicrosoft / GitHub
4. Full-bandwidth transformer — author-reported design and results, v2Xi Wang and colleagues / arXiv
5. Towards Humanist Superintelligence — November 6, 2025 ambition, no current replyMustafa Suleyman / Microsoft AI
6. Mustafa Suleyman — Microsoft AI identity and biographyMustafa Suleyman
7. Authentic Mustafa portrait — cropped, background removed, resized and unflipped; corporate identity only, no authorship, closure order, current reaction or endorsementVillage Global / Wikimedia Commons
8. Original Village Global Grove photo — November 17, 2022Village Global / Flickr
9. Portrait licence — CC BY 2.0; attribution and adaptation disclosureCreative Commons
10. Spider-Man pointing template — resized with process-commentary caption; brief transformed satire, no identical-code evidence or actual executive reaction; hosting grants no licence, legal clearance or blanket reuseImgflip / Spider-Man cartoon
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12. Original Disney GIF source linkDisney / Tumblr
13. Hacker News discussion — attention context, no anonymous claims used as factsHacker News
14. AutoGen README archive clarification — October 16, before Langford's postMicrosoft / GitHub
15. Full-bandwidth transformer paper v2 licence — CC BY 4.0; exact excerpt reformatted, accompanying model diagram conceptualXi Wang and colleagues / Creative Commons