谷歌 DeepMind 杰出工程师费恩伯格：想进入顶尖 AI 实验室，得“像条狗一样拼命干” - 世界杯赛程

谷歌 DeepMind 的首席工程师弗拉基米尔 · 费恩伯格（Vladimir Feinberg）在《商业内幕》6 月 22 日的报道中指出，想要获得顶尖人工智能实验室的职位，申请者可能需要采取一种意想不到的传统方式：“像条狗一样拼命干”。

费恩伯格近期撰写了一篇题为《如何获得前沿实验室职位》的博文，概述了有志于加入 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 等领先 AI 实验室的求职者应具备的条件。

他强调，进入前沿 AI 实验室的竞争异常激烈，通常是来自顶尖大学的最优秀本科生和博士生。这些人已经在顶级会议上发表机器学习研究成果，参加数学和编程竞赛，并且已经通过学长学姐或朋友与这些实验室建立了联系。这些学生之所以更容易脱颖而出，是因为他们普遍具备三项能够有效预测未来成就的关键特质：目标明确、数学基础扎实以及坚韧不拔。

费恩伯格坦言，如果他现在刚开始大学生涯，会尽一切努力加入上述群体，选择那些以数学证明为基础的、具有挑战性的课程，同时也要积极编写代码。他认为，AI 工具应被用于那些自己已经掌握了基础知识的领域，并且在此基础上要大胆、充分地运用。

根据费恩伯格的建议，学生需要在课堂学习之外投入大量时间和精力，牺牲夜晚和周末的时间，逐步培养进入顶尖 AI 实验室所需的各项能力。他认为，要达到必要的数学成熟度没有捷径可走。他同时指出，获得实验室职位最直接的方式是证明自己掌握了实验室所需的某项特定技能。

费恩伯格承认，寻求加入 AI 实验室的求职者常常会面临一个两难的局面：没有前沿模型开发经验，就难以获得实验室的职位；而无法进入实验室，就难以积累这类宝贵的经验。针对这种情况，他建议求职者可以从前沿实验室的业务延伸领域寻找突破点。他解释说，前沿实验室目前主要精力集中在大语言模型的开发上，而模型运行所需的支撑以及输出的后续应用环节，正是这些实验室未来可能扩展业务的方向。他提到，有一些领域虽然不要求个人直接训练模型，但对实验室的整体业务仍然至关重要。

此外，费恩伯格还分享了一项通用的职业发展建议：“要努力成为那种让你的同事们都乐于看到你取得成功的同事。”他建议，要积极寻找能够充分发挥团队成员互补技能的机会，向管理层清晰地传达合作者所做出的贡献，并优先选择那些你的成功也能带动他人成功的项目。