Keras创始人François Chollet告别谷歌

2024-11-15

今天，谷歌正式宣布Keras的创始人François Chollet离职。在谷歌工作的9年零3个月里，他对AI发展作出了显著贡献。谷歌两位副总裁，包括新招入的华人高管Bill Jia，共同撰写了告别文，对François的贡献表达了肯定与惋惜。

Keras作为一个深度学习框架，用户数量已超200万，推动了深度学习流程的简化，从Waymo自动驾驶到YouTube和Spotify推荐系统，Keras广泛应用于实际场景。虽然François离开了谷歌，但他表示会继续支持Keras的发展，以及TensorFlow、JAX和PyTorch上的相关工作。谷歌的Keras团队也将继续与他的开源社区合作。

消息一出，网友们展开热烈讨论。有人认为Keras在谷歌内部不再受重视，因其将资源逐渐转向JAX，而TensorFlow也被视为在深度学习框架竞争中不敌PyTorch。François的去向也引发猜测，有人认为他可能会加入Anthropic，延续他的AI事业。

Keras诞生于2015年，由François发布，旨在为深度学习开发提供一个高级API，简化了复杂模型的构建过程。其模块化设计让用户可以轻松搭建复杂网络，并在多种框架（如Theano、TensorFlow）上运行。Keras早期的创新在于Python化的代码定义模式，为神经网络的构建提供了前所未有的易用性。

2017年，Keras成为TensorFlow官方高级API，在TensorFlow 2.0发布后，成为其默认构建工具。这一整合强化了Keras的性能，使其更适用于生产环境的大规模应用。随着竞争加剧，PyTorch因其动态计算图和灵活性逐渐受到研究人员青睐，TensorFlow引入Eager Execution等功能来追赶，但未完全缩小与PyTorch的用户体验差距。

2023年底，Keras发布3.0版本，支持TensorFlow、PyTorch和JAX三大框架，允许无缝切换和混合使用。François称其为“改变游戏规则”的版本。然而，Keras多后端支持也带来挑战，不同后端的计算结果不一致，调试问题层出不穷，这些问题在早期Theano支持阶段也曾出现。业内人士Nils Reimers对Keras多后端发展提出警告，认为其需解决这些难题才能获得广泛应用。

作为AI领域的杰出人物，François出生于1989年，于2012年取得巴黎综合理工学院工程硕士学位后，加入了美国科技行业，2015年加入谷歌，主攻计算机视觉。他在2014年Kaggle竞赛中萌生创建Keras的想法，以简化循环神经网络的开发。Keras初期因其易用性和Python API设计深受开发者欢迎，并迅速成为开源神经网络工具。

2024年，François在一次访谈中透露出举办AGI竞赛的意愿，计划投入100万美元奖金。推动竞赛的动机是提高当前AI技术的“新技能获取”能力，解决依赖人类数据模式的局限性。早在2019年，他提出ARC-AGI标准，评估AI能否有效获取新技能并解决开放问题，推动AI走向通用智能（AGI）。

随着François离职，Keras和深度学习社区将继续面对框架整合、用户体验和技术创新等挑战。

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