从开源项目到OpenAI：逆袭顶级AI实验室的实战指南

他没有博士学位，也没有发表论文，却凭借公开改进论文和基准测试，成功赢得了行业大佬的认可，并顺利入职OpenAI！Noam Brown亲自证明：行动力和开源项目，才是进入顶级AI实验室的真正通行证。

最近，OpenAI传奇研究员、德扑AI之父Noam Brown的一篇文章引起了广泛关注。

没有博士学位和研究背景，是否能在顶尖AI实验室找到工作？

这听起来像是一个不切实际的想法，但现实却充满了这样的奇迹。

例如，一个叫Keller Jordan的年轻人，仅凭一篇开源博客，就成功成为了OpenAI的机器学习研究员！

他没有写论文，而是将研究过程、代码和实验结果在GitHub上完全开源。

Noam Brown总结道：尽管现在开放研究的空间比以前小了，但在已有论文的基础上做改进，依然是一个证明自己能力的绝佳方式。

这种做法会赢得对方的信任，为你争取到面试的机会。

从AI审核做起，走向人生巅峰

2020年，Keller毕业于UCSD，获得数学和计算机双学士学位。

毕业时，他从未发表过任何一篇论文。

第一份工作是在一家人工智能内容审核初创公司。

有一天，他看到谷歌研究大牛Behnam的论文，萌生了一个改进思路，于是给Behnam发了一封邮件。

Behnam看到邮件后，同意指导这个年轻人。在没有人脉和背景的情况下，小哥就这样和大佬搭上了线。

更神奇的是，这段合作最终促成了一篇ICLR论文。

后来，Keller的一项表现亮眼的工作「NanoGPT speed run」，直接改变了全新的研究范式。这不仅让特斯拉AI负责人Karpathy称赞不已，还引起了OpenAI的注意。

Karpathy直呼「干得漂亮」

NanoGPT是Karpathy开源的一个项目，是一个极简的轻量级GPT训练和微调框架。

Keller喜欢不断刷新NanoGPT的训练速度。为此，他尝试了各种新方法。

在2024年10月，他取得了成果，将训练Transformer模型的token效率提高了3.8倍！

让实验变得人人都能参与

Keller还非常有独创性。

与很多动辄需要数十万、上百万算力成本的训练不同，他在设计这个speedrun时，有一个非常明确的原则：让尝试新想法的成本足够低。

被OpenAI注意到

就这样，NanoGPT speedrun成为了Keller逆袭之路上的关键一环。

Muon横空出世

在2024年底，他设计的神经网络隐藏层优化器Muon横空出世。凭借卓越的性能，它直接刷新了NanoGPT和CIFAR-10训练速度的世界纪录！

入职OpenAI

Muon在开发者社区的影响力越来越大。与此同时，Keller于2024年12月正式加入OpenAI。

这些案例告诉你：逆袭大公司不是梦

此外，Noam Brown还列举了其他成功的案例。