非传统背景人才如何通过个人项目进入OpenAI等顶级AI公司

对于许多渴望进入OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等前沿人工智能实验室的研究者而言，一条看似不可逾越的鸿沟横亘在眼前：缺乏传统的学术背景。没有顶级会议的论文发表，没有知名导师的强力推荐，甚至没有博士学位，这样的履历似乎与顶尖实验室的招聘标准相去甚远。然而，现实远比想象中更具包容性。最近，OpenAI资深研究科学家Noam Brown在社交媒体上分享的一系列真实故事，为所有怀揣梦想的非传统背景人才点亮了一盏明灯。这些故事证明，凭借个人努力、巧妙的策略和实实在在的项目成果，通往AI圣殿的大门依然敞开。

一、从零到一：用“改进”敲开合作之门

Keller Jordan的故事是一个经典的起点。从加州大学圣地亚哥分校毕业时，他的简历上没有任何论文记录，仅在一家从事AI内容审核的初创公司工作。按照常规路径，进入OpenAI需要名校博士、顶会论文和业内大牛的推荐——这些他都没有。但Keller做了一件关键的事：他主动联系了当时在谷歌工作的研究员Behnam Neyshabur，并向他展示了一个可以改进其最新论文的想法。这次大胆的“冷接触”获得了积极的回应。Behnam同意指导他，两人最终合作完成了一篇被ICLR接收的论文。

Noam Brown强调，在当今AI研究日益封闭、公开项目减少的背景下，“改进他人已发表的工作”仍然是展示个人能力的绝佳方式。这种方法能让实验室内部的研究者看到你的潜力和主动性，从而愿意为你争取面试机会。这不仅仅是技术能力的证明，更是主动性、沟通能力和解决问题思维的体现。

二、用公开项目创造“无法忽视”的存在感

然而，真正让Keller Jordan吸引OpenAI目光的，是他后续发起的“NanoGPT speed run”个人项目。该项目基于Andrej Karpathy的nanoGPT框架，目标是以最高的token利用效率，优化训练一个124M参数的Transformer模型，达到特定的验证损失目标。

Keller的成功秘诀在于“彻底的公开化”。他将所有工作——代码、详细的实验过程、结果测量——全部在GitHub上开源并文档化。这种透明和严谨在社区中引起了巨大反响，连Andrej Karpathy本人都转发了该项目并称赞“干得漂亮”。

正如业内人士Chayenne Zhao所言：“别再问怎么才能在OpenAI找到工作了，直接开始宣传你的成果吧。Keller没等什么许可，他直接打破了纪录，让人无法忽视。只有当你拥有真正可扩展、可见的工作成果时，陌生邮件才有效。如果你没有公开的开发项目，没有追求效率的记录，你在这个市场里就不存在。” 这段话深刻地揭示了在AI人才市场上的新逻辑：行动和可见的成果，比等待许可和完美的履历更重要。

三、深度参与：一个GitHub问题引发的机遇

类似的成功路径并非孤例。Sholto Douglas，前麦肯锡员工，坚信AI将改变世界，于是利用每个晚上10点到凌晨2点的业余时间进行独立研究。他的转折点出现在JAX（一个流行的机器学习框架）的GitHub仓库里。他提出的一个深刻的技术问题，引起了谷歌工程师James Bradbury的注意。Bradbury后来回忆道：“我以为我认识世界上所有会问这些问题的人，你到底是谁？”这个基于深度技术思考的互动，为Sholto赢得了Google DeepMind的面试机会。

Sholto在社交媒体上并不活跃，也没有耀眼的第一作者论文，进入AI领域仅一年半左右。但如今，业内人士都知道他是谷歌Gemini模型成功背后的关键人物之一。他的故事印证了Andrej Karpathy的一个观察：真正推动AI前进的人，往往隐藏在组织深处。他们可能不再活跃于社交媒体，不再频繁发表论文，但他们正在默默地构建未来。

四、质量至上：一篇自发表的论文足以证明一切

对于独立研究者而言，论文的“出身”或许不如其“质量”重要。Andy L. Jones，一位半退休的量化交易员，撰写了一篇比较预训练规模与测试时计算规模影响的论文，而这甚至是在“测试时计算”这个概念流行起来之前。他选择了在arXiv上自行发表这篇题为《Scaling Scaling Laws with Board Games》的论文。

这篇论文的闪光点不在于它在某个基准测试上达到了最高分数，而在于其聪明的实验设计、自研的GPU加速环境以及严谨的消融实验。xAI联合创始人Igor Babuschkin曾专门发帖，表示自己不断回顾这篇论文的见解。最终，这篇自行发表的、高质量的独立研究，成为了Andy L. Jones加入Anthropic的敲门砖。这清晰地传递出一个信号：顶尖实验室的招聘者，最看重的是你解决问题的能力和研究的深度与严谨性，而非论文的发表渠道。

五、学术路径的另一种可能：本科生的高标准入场券

当然，传统的学术路径并未关闭，只是标准极高。Kevin Wang作为一名本科生，获得了导师的强力推荐，并且是一篇NeurIPS 2025论文的第一作者。Noam Brown坦言，NeurIPS接收的论文质量参差不齐，但他们能识别出Kevin的工作是真正优秀的。事实证明，Kevin加入OpenAI后，他的这篇论文从超过五千篇投稿中脱颖而出，被评为最佳论文之一。

这个案例说明，对于在校学生，与导师建立坚实的信任关系，做出高质量、有区分度的研究工作，并获得导师的认可与推荐，仍然是一条有效的途径。导师的推荐在这里起到了关键作用，因为评估一个年轻研究者的潜力，仅凭纸面材料是困难的，信任背书至关重要。

六、这是一个行动大于资历的时代

Noam Brown在分享的最后，提到了一个更深层的吸引力：意义与回报。他认为，当前是历史上一个特殊的时刻，在AI研究领域，你不仅能够亲身参与并引导最重要的技术变革，同时也能获得丰厚的报酬。这与一些看似高薪却让人迷失方向的工作（如某些量化交易岗位）形成了鲜明对比。

进入顶尖AI实验室的道路从未单一，也从未封闭。知名博主Yuchen Jin补充道，Stability AI的创始人Emad曾透露，其公司80名研究工程师中，只有16人拥有博士学位，许多人都是直接从社交媒体上被发现和招聘的。

核心信息已经无比清晰：你不需要一个完美的传统学术背景才能成为优秀的AI研究员或工程师。你需要的是“Just do things”——主动展示你的能力，发起有影响力的个人项目，在开源社区贡献有深度的思考和代码，通过改进现有工作来证明你的价值。机会永远青睐那些有准备、并且敢于将想法付诸行动的人。

最后，或许我们可以用电影《当幸福来敲门》中的那句经典台词来共勉：You want something. Go get it. 梦想无需多言，付诸行动，去争取。

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/10e22382-04f7-488b-9497-014489674da2