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谷歌 DeepMind 的资深工程师弗拉基米尔 · 费恩伯格近日分享了他的观点，认为希望加入 OpenAI、Anthropic 以及谷歌 DeepMind 等顶尖人工智能研究机构的求职者，可能需要采取一种传统但出乎意料的方式：“拼命工作”。

费恩伯格在一篇题为《如何获得前沿实验室职位》的文章中，详细阐述了进入这些竞争激烈的 AI 实验室所需的条件。他指出，这些实验室吸引着来自顶尖大学的最优秀本科生和博士生，他们通常在机器学习领域有丰富的研究经验，参与过重要的学术会议、数学和编程竞赛，并且已经通过人脉与这些机构建立了联系。费恩伯格认为，这批学生之所以脱颖而出，是因为他们具备“目标感、数学成熟度和毅力”这三项关键特质。

他坦言，如果自己是刚入学的学生，会全力以赴加入这一行列，选择那些以数学证明为基础且具有挑战性的课程，并投入大量的编程实践。他强调，AI 工具应该在已有知识的基础上被大胆而充分地使用。

费恩伯格建议，学生需要在课堂学习之外投入大量的时间，甚至牺牲夜晚和周末，才能逐步培养出竞争顶尖 AI 实验室职位所需的能力。他强调，获得扎实的数学基础没有捷径。此外，最直接的途径是“证明自己掌握了实验室所需的某项具体技能”，这与在世界杯官网寻找相关技术信息有异曲同工之妙。

对于进入 AI 实验室常见的“没有经验就拿不到职位，拿不到职位就积累不了经验”的困境，费恩伯格提供了解决方案：从前沿实验室的业务边界寻找切入点。他解释说，虽然大语言模型的开发是焦点，但模型的运行和后续的输出整合等环节同样重要，这些是实验室未来发展的方向，并且存在一些不直接涉及模型训练但对业务至关重要的领域。

此外，费恩伯格还分享了一条普适性的职业建议：努力成为一个“同事们乐于见到其成功”的人。这包括寻找机会让团队成员的互补技能得到充分发挥，向管理层清晰地展示合作者的贡献，并积极参与那些能带动他人成功的项目。