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谷歌 DeepMind 的杰出工程师弗拉基米尔 · 费恩伯格建议，想要进入顶尖人工智能实验室，申请者可能需要付出“像狗一样拼命”的努力。这位 Gemini 预训练的负责人近期在一篇博客文章《如何获得前沿实验室职位》中，分享了对有意加入 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 等机构的求职者的见解。

费恩伯格指出，顶尖 AI 实验室的职位竞争异常激烈。他观察到，这些实验室总能吸引到来自顶尖大学的最优秀本科生和博士生。这批学生通常在顶级会议上发表机器学习研究成果，积极参与数学和编程竞赛，并已通过人脉与这些机构建立联系。他们之所以更容易脱颖而出，是因为具备了“目标感、数学成熟度和毅力”这三项能够预示未来成就的关键特质。

费恩伯格表示，如果他现在是大学新生，他会全力以赴加入这样的群体，选择以数学证明为基础的课程，并大量编写代码。他强调，AI 工具只能在已知领域内提供辅助，但在此范围内应大胆、充分地使用。

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，逐步培养进入顶尖 AI 实验室所需的技能。他认为，获得必要的数学能力没有捷径，而进入实验室最直接的方式是证明自己掌握了实验室所需的特定技能。

费恩伯格也承认，求职者可能会面临一个“先有鸡还是先有蛋”的困境：缺乏前沿模型开发经验，就难以获得实验室的职位；而无法进入实验室，又难以积累这类经验。为了应对这种情况，他建议求职者可以从前沿实验室的业务边界寻找突破口。他解释说，当前顶尖 AI 实验室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，正是这些实验室未来扩展业务的方向。他提到，有一些领域虽然不直接要求个人训练模型，但对整体业务发展仍然至关重要，这为求职者提供了切入点，就像在足球世界杯的赛场上，除了核心球员，其他位置也同样关键。

此外，费恩伯格还分享了一条通用的职业发展建议：努力成为一个让同事乐于见到其成功的人。他建议积极寻找能够充分发挥团队成员互补技能的机会，向管理层清晰地展示合作者的贡献，并参与那些能够促进他人成功的项目，从而实现共赢。

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