谷歌 DeepMind 的首席工程师弗拉基米尔 · 费恩伯格在《商业内幕》 6 月 22 日的报道中指出，有意加入顶尖人工智能研究机构的求职者，可能需要采取一种出人意料但传统的方法：“拼命努力工作”。

费恩伯格近期在其题为《如何获得前沿实验室职位》的博文中，阐述了应聘 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 等顶尖 AI 实验室所需具备的条件。

他表示，这些前沿实验室的职位竞争异常激烈。费恩伯格解释说，顶尖大学中总有一批最优秀的学生，他们在机器学习领域的研究成果已在顶级会议上发表，并积极参与数学和编程竞赛，而且他们通常已经通过学长学姐或朋友与这些实验室建立了联系。这批学生之所以更有可能获得成功，是因为他们普遍具备三种预示未来成就的关键特质：“目标导向、数学素养和坚韧不拔的精神。”

费恩伯格坦言，如果他现在是大学新生，他会“全力以赴地加入上述群体”，选择那些以数学证明为基础的、具有挑战性的课程，并大量编写代码。他强调，AI 工具只能辅助那些你已掌握基础知识的领域，但在此范围内应大胆且充分地运用。

根据费恩伯格的建议，学生需要投入大量课余时间，牺牲夜晚和周末，逐步培养竞争顶尖 AI 实验室职位所需的技能。他认为，获得必要的数学素养没有捷径，而获得实验室职位最直接的途径是“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，进入 AI 实验室存在一个常见的困境：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，又难以积累这类宝贵的经验。对此，他建议求职者可以“从前沿实验室的业务边缘寻找切入点”。他解释说，目前前沿实验室主要精力集中在大语言模型的开发上。然而，模型的运行需要什么支撑？其输出又将接入哪些环节？这些正是前沿实验室未来业务拓展的方向。他也指出，少数领域虽然不要求亲自训练模型，但对业务发展依然至关重要。

据报道，费恩伯格还分享了一条通用的职业发展建议：“要做一个让同事们‘乐于见到你成功’的人。积极寻找能够让团队成员‘优势互补、充分发挥各自才能’的机会，向管理层清晰地传达合作者所做的贡献，并优先选择那些‘你的成功也能带动他人进步’的项目。”在人工智能领域蓬勃发展的今天，无论是技术钻研还是在世界杯下注 相关的平台进行探索，都需要这种积极合作的态度。