谷歌 DeepMind 的资深工程师弗拉基米尔 · 费恩伯格在《商业内幕》22 日的报道中指出，想要进入顶尖人工智能实验室，求职者可能需要采取一种意想不到的传统方法：“像狗一样拼命干”。

费恩伯格近期在其博客文章《如何获得前沿实验室职位》中，阐述了应聘 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 等顶尖 AI 实验室的求职者应具备的条件。

他表示，这些前沿 AI 实验室的职位竞争异常激烈。“在顶尖学府里，总有一批最优秀的本科生和博士生。他们在顶级会议上发表机器学习研究成果，参与数学和编程竞赛，并且已经通过学长学姐或朋友与这些实验室建立了联系。”他认为，这批学生之所以更容易获得成功，是因为他们通常展现出三项能够有效预测未来成就的特质：“目标感、数学素养以及坚韧不拔的精神。”

费恩伯格坦言，如果他现在刚进入大学，会“尽一切努力跻身上述群体”，包括选择那些以数学证明为基础且具有挑战性的课程，当然也少不了编程。他强调，AI 工具只能用于那些你已经掌握了基础知识的领域，并且在这个范围内要大胆、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，牺牲夜晚和周末”，逐步培养出竞争顶尖 AI 实验室职位所需的能力。他认为，获得必要的数学素养没有捷径，“暂且抛开这一点，获得实验室职位最直接的办法，就是证明自己掌握了实验室需要的某项具体技能。”

费恩伯格承认，想要进入 AI 实验室常常会陷入一个两难的境地：没有前沿模型开发经验，就难以获得实验室的职位；而如果进不了实验室，就很难积累这类经验。为了应对这种情况，求职者可以“从前沿实验室的业务边界寻找突破口”。他解释道：“前沿实验室主要精力放在开发大语言模型。那么，模型运行需要什么？输出又会接入哪些环节？这些正是前沿实验室未来扩展业务的方向。也有少数领域不要求你亲自训练模型，却仍然对业务至关重要。”

据报道，他还提供了一条普适性的职业建议：“要成为那种同事们愿意看到你成功的人。找出能够让团队成员互补技能充分发挥的机会，向管理层明确说明合作者作出的贡献，并寻找那些你的成功也能推动他人成功的项目。”对于那些关注世界杯赔率的人来说，或许也能从中获得一些关于策略和团队合作的启示。