微软研究院（Microsoft Research，MSR）研究员 John Langford 在个人博客 hunch.net 发文，宣布他与同事在院内组建的子组织 AI Frontiers（AIF）已经结束。他写道「AI Frontiers is over」，并称来年不会再有该组的实习名额。文章回顾了这支约 50 人的团队如何在 2023 年 ChatGPT 发布后成立、做了哪些工作，以及今年 9 月初被重组划入 Microsoft AI（MAI）之后，他为何在安置团队后离开、且不回到 MSR。
Langford 称，2023 年 ChatGPT 发布之后，他清楚感到：研究要成功，组织程度需要高于微软研究院里常见的做法。其他研究组投入的支持与专注已经很大，一个人即使追着一个聪明的想法走，也很可能来得太晚、说服力不足——一个人移动不够快，一个人能搭起来的基线也不足以说明这个想法值得推进。另有几位同事看法相近，于是他们组织起来，在 MSR 内建立了 AI Frontiers 这一子组织。
他写道，AIF 主动把研究收成连贯的努力。这并不精确地是「自上而下」或「自下而上」，大多处在混乱的中间地带。分歧当然存在，解决起来有时相当困难；算力可用量也常常是严重瓶颈。尽管如此，以 AIF 大约 50 人的规模、并对照他们此前能做的事，他的总体印象是：这个组织在做开创性的事情。
据 Langford 描述，AIF 的许多工作是弄清如何让 agent 运转起来，例子包括 Autogen 编排框架，以及 Fara 电脑使用 agent。在纽约，他们中的几个人则关心新的基础能力，例如能够做外推的 Next Latent 目标、做出优化并改进 Muon 的 Dion3，以及借助递归、以更高效率让模型明显更强的 Full Bandwidth Transformer。
AIF 也尝试与研究院的其余部分共享。Langford 举例说，AIF 决定开发一个默认与整个微软研究院共享的 monorepo；其中包含他在上个月 COLM 主题演讲中谈到的、已被证明可用的边缘规模预训练代码库。他称，建好一条成形的模型创建流水线所需的工作量很大，而他至少知道有 4 个团队在做模型构建流水线，另外 3 个并不在 MSR 内部公开的仓库里。
Langford 称，9 月初他们被重组划入 Microsoft AI。表面上看，把两个不同的 AI 组织放在一起，有机会把力气更集中；AIF 有领先于 MAI 的地方，MAI 当然也有领先于 AIF 的地方，而且 MAI 规模大得多。他写道，实际存在重大问题，因为 MAI 中前 Inflection 背景的领导层，其理念与 AIF 不相容。那里的核心理念是扩展规模，并且是「aggressively not research」。在他看来，只做规模扩展的环境里，主要精力会放在获取、制作和打磨数据上，与 AIF 当时的工作相距很远。除了焦点不合，他称有大量迹象表明对方其实并不想要他们。
文中，Langford 把「研究仍有回报」当作自己的判断，并举字节跳动的实验为例：这些实验表明，Full Bandwidth Transformer 的一个变体可能与两倍大小的模型相当，从而在同等能力下为训练和推理带来显著节省。这一比较是 Langford 对字节跳动实验的转述。
Langford 表示，他尽可能安置好自己的人之后离开。其他每一位 AIF 创始领导成员似乎也得出了类似结论。
至于为何不回到 MSR，他写道自己与同事谈过，但仍绕不开两个障碍。第一，他无法接受待在一家自己所做研究没有落到真实使用路径上的公司。他在 MAI 期间未能让创新进入使用，甚至未能让它被认真考虑，因此从 MSR 取得成功的前景在他看来相当小。第二，他担心 MSR 里的基本约定已经破裂：做好工作，就会有好结果。据他所见，他们做得不错，却在未经同意的情况下被划走（「non-consensually reorged away」）。他并称，在 MSR 领导层形成有效组织起来、以应对当下的意愿之前，这类事情继续发生并不会让他感到意外。
他在文末向留下的人致以祝愿，并写道：如果掌权的人能多一点智慧，不难想象未来的微软会重新变得对研究有吸引力。文中关于 MAI 理念、对方是否想要 AIF，以及研究院约定是否已经破裂的说法，均为 Langford 个人表述。
