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硅谷最贵华人诞生!上交校友庞若鸣薪酬飙破2亿美元,碾压余家辉、库克
创业邦· 2025-07-11 03:17
这次,最高薪酬纪录被刷新,从1亿美金直接飙升至超2亿美金! 他便是——庞若鸣,前苹果AI/ML基础模型团队负责人。 来源丨 新智元(ID:AI_era) 编辑丨桃子 余家辉之外,硅谷一夜之间,又诞生了一位华人AI巨星。 公开资料显示,庞若鸣本科毕业于上交大,主攻计算机科学。随后,他在南加州大学、普林斯顿大学 完成了硕博学位。 值得一提的是,他高中曾就读于上海市重点中学——向明中学。 这个薪酬,是苹果给不起的。毕竟,CEO库克的年薪也才7460万美元。 这个华人学者究竟有着什么样的魅力,能够让小扎亲自下场挖人,并开出如此巨薪? 上交大毕业,掌舵苹果大模型团队 毕业后,庞若鸣便加入了谷歌,担任了15年的首席软件工程师。 在谷歌期间,他曾参与了Bigtable索引结构化搜索与ZipIt项目,这项成果最终被谷歌内部1000+项目 采用。 随后,他又联手Abhishek Parmar、Zhifeng Chen于2012年联合创立了谷歌全球一致性授权系统 Zanzibar。 2014-2017年间,作为唯一负责人,庞若鸣带领团队将该系统可靠性提升至99.999%。 2017年之后,他又转战「大脑应用研究」,领导了Goog ...
14亿元天价,Meta挖走苹果70后AI大佬
21世纪经济报道· 2025-07-10 13:25
7月10日,Meta(原Facebook)为其"超级智能"团队的新成员提供了异常高额的薪酬,包括为 一名前苹果杰出工程师开出的超过2亿美元(约人民币14亿元)的薪酬包。 据悉,Meta聘用了曾负责苹果AI模型团队的庞若鸣(Ruoming Pang),提供的是数亿美元规 模、跨越数年的薪酬方案。苹果并未尝试匹配该报价,因为除了CEO蒂姆·库克外,这远超苹 果公司任何高管的薪酬水平。 不过,Meta开出的巨额薪酬并非即时兑现,这份薪酬结构涵盖基础薪资、入职奖金与股票奖励 三部分,其中股票奖励占据大头。同时,股票行权往往超过四年,兑现严格与绩效目标挂钩, 包括公司股价增长指标等。这意味着新加入者只有在多年忠诚服务并达成预定目标后,才可能 获得全部薪酬待遇。 据了解, 庞若鸣是一位"70后"AI老将,他的履历堪称AI界的黄金模板。 庞若鸣1995年从上海市向明中学毕业后,进入上海交通大学学习计算机科学与技术专业, 1998年本科毕业后前往美国留学,2000年获南加州大学硕士学位,2006年获得普林斯顿大学 博士学位。 职业生涯上,他博士毕业后在谷歌工作超过15年,参与并主导了多个划时代的项目,包括谷歌 全球统一权限管 ...
2亿美金!Meta开出天价薪酬,挖走苹果AI大佬
7月10日,据中国基金报报道,Meta(原Facebook)为其"超级智能"团队的新成员提供了异常高额的薪 酬,包括为一名前苹果杰出工程师开出的超过2亿美元(约人民币14亿元)的薪酬包。 据悉,Meta聘用了曾负责苹果AI模型团队的庞若鸣(Ruoming Pang),提供的是数亿美元规模、跨越 数年的薪酬方案。苹果并未尝试匹配该报价,因为除了CEO蒂姆·库克外,这远超苹果公司任何高管的 薪酬水平。 据了解,庞若鸣是一位"70后"AI老将,他的履历堪称AI界的黄金模板。 庞若鸣1995年从上海市向明中学毕业后,进入上海交通大学学习计算机科学与技术专业,1998年本科毕 业后前往美国留学,2000年获南加州大学硕士学位,2006年获得普林斯顿大学博士学位。 职业生涯上,他博士毕业后在谷歌工作超过15年,参与并主导了多个划时代的项目,包括谷歌全球统一 权限管理系统Zanzibar、语音识别框架Babelfish/Lingvo、语音合成模型Tacotron 2等。 2021年起,他加入苹果,成为苹果AI/ML基础模型团队的杰出工程师,领导构建支撑苹果智能的关键基 础设施。他不仅带队研发训练框架AXLearn,还在多模 ...
Meta为他豪掷2亿美元,上交校友庞若鸣,晒出在苹果的最新论文
机器之心· 2025-07-10 10:49
机器之心报道 编辑:笑寒、陈陈 这或许是庞若鸣(Ruoming Pang)在苹果参与的最后一篇论文。 庞若鸣 ,苹果基础模型团队负责人、杰出工程师,即将成为 Meta 新成立的超级智能团队的最新成员。他本科毕业于上海交通大学,在谷歌工作了 15 年,此后加 入苹果。另据彭博社最新消息,Meta 更是开出了 2 亿美金的天价来邀请庞若鸣加入。 虽然即将跨入另一段人生旅程,但庞若鸣还在为苹果站好最后一班岗。 7 月 9 日,庞若鸣在 X 上宣传了自己参与的一项研究《 AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure 》,据了解,这项研究是构建 Apple Foundation 模型的基础代码库。 具体而言,本文设计并实现了 AXLearn ,一个用于大规模深度学习模型训练的生产级系统,其具备良好的可扩展性和高性能。与其他先进的深度学习系统相比, AXLearn 具有独特的优势: 高度模块化和对异构硬件基础设施的全面支持 。 AXLearn 内部的软件组件接口遵循严格的封装原则,使得不同组件能够灵活组合,从而在异构计算环境中快 ...