meta ai 裁员 20%，通过代码行数差异决定去留！？

[plko345]

微信上看到的。国外也搞这套？

引用

据 Axios 、CNBC 等外媒报道，Meta 本周三在其 AI 部门进行大规模裁员，此次，Meta 将在其“超级智能实验室”内裁减大约 600 个岗位，该实验室目前共有数千名员工。裁员将涉及 FAIR （ Fundamental AI Research ）研究部门、与产品相关的 AI 团队，以及 AI 基础设施团队，但不会波及新成立的 TBD Lab ，甚至仍在积极招聘。

随着裁员消息发酵，“Meta 按代码行数（ LOC ）决定裁员名单” 的说法在业内疯传。25 日凌晨有推友发帖称，有内部人士透露裁员依据是 “代码差异行数（ lines of code diffs ）”，这也解释了为何专注模型构建的研究员和新员工首当其冲 —— 前者多在训练模型而非提交代码，后者尚未积累足够代码量。

[Hyschtaxjh]

行政 官僚 全球通用

[Goooooos]

之前疯狂挖人。

[timelessg]

Alex wang

[512357301]

好奇为啥不用 AI 打分呢？代码行数有啥意义，越长越臃肿啊

[cosette]

说明 meta 决策层在考量几个点：1. 必须要裁够足数的人 2. 考虑名单里的人能力和重要性都大差不差 3. 过往工作量更大，更任劳任怨的人更值得留着，问题是假设工作都是同质的，忽略了工作内容的差异很难比较，以及工作时间差异。从结果说，不能说 meta 决策层就是拍脑袋决定的，可能考量的优先级正好是按照前面 123 的顺序来的

[yedkk]

meta 自从疫情后就开始搞这套了，每年都打分，要是拿到个 meet most 就危险了，然后 org 之间有点差距，一般一年裁掉 15%-20%，我有朋友不信邪去了，然后一年出头就被裁了，吃饭时候和我说不光 kpi 难办，人与人之间的关系也很差，故意埋雷使绊子的情况太多，把上班搞成了鱿鱼游戏。这也就是为什么 meta 买了那么多卡，本身也有 ai 人才储备，做出来的 llama 系列连国内二线模型厂商都不如。

[satoru]

我搜到的相关英文报道没一个提到 LOC ，你的信息源是哪个媒体？