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没博士没论文,这些人靠什么「野路子」杀进OpenAI等顶级AI大厂?

IP属地 中国·北京 机器之心Pro 时间:2026-01-26 12:27:27



编辑|杨文

许多人梦想进入像 OpenAI 这样的前沿实验室从事研究工作,然而对于那些缺乏传统学术背景,比如没有发表过论文或知名导师推荐的人来说,这条路似乎格外艰难。

最近,OpenAI 资深研究科学家 Noam Brown 在 X 上分享了几个真实故事,证明了通过个人努力和巧妙策略,即使没有传统学术履历,也能获得机会。

Keller Jordan:从改进他人论文开始

Keller Jordan 从加州大学圣地亚哥分校毕业时,简历上没有任何论文发表记录。当时他在一家做 AI 内容审核的初创公司工作。



按照常规路径,想进入 OpenAI 这样的顶尖实验室,至少需要名校博士学位,外加几篇顶会论文,最好还有业内知名学者的推荐,而 Keller 什么都没有。

但他做了一件关键的事,主动联系了当时在谷歌工作的研究员 Behnam Neyshabur,向对方展示了一个改进其最新论文的想法。这次「冷接触」获得了积极回应。Behnam 同意指导他,最终合作完成了一篇 ICLR 论文。



Noam Brown 在帖子中强调,如今 AI 研究越来越封闭,公开项目越来越少,但「改进他人已发表的工作」仍是展示个人能力的绝佳方式。这种方法能让实验室内部人士看到你的潜力,并愿意为你争取面试机会。

然而,Keller 真正吸引 OpenAI 注意的,是他发起的 NanoGPT speed run 项目。这个项目基于 Andrej Karpathy 的 nanoGPT 框架,旨在优化训练一个 124M 参数的 Transformer 模型,以达到特定验证损失目标,同时最大化 token 利用效率。

GitHub 地址:https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt

Keller 将所有工作公开文档化,包括代码、实验过程和结果测量,这在社区中引起了广泛关注。Andrej Karpathy 在社交媒体上转发了这个项目,并称赞「干得漂亮」。



正如 Chayenne Zhao 所说,「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的工作成果时,陌生邮件才有效。如果你没有公开开发项目,没有追求效率记录,你在这个市场里就不存在。」



Sholto Douglas:一个GitHub提问成敲门砖

类似成功并非孤例。Sholto Douglas 原本在麦肯锡工作,但坚信 AI 将会爆发,于是开始利用业余时间做自己的 AI 项目。每天晚上 10 点到凌晨 2 点,他都在进行独立研究。



他在 JAX 的 GitHub 上提出的深刻问题引起了谷歌工程师 James Bradbury 的注意。Bradbury 后来回忆:「我以为我认识世界上所有会问这些问题的人,你到底是谁?」这个意外的发现为 Sholto 赢得了 Google DeepMind 的面试机会。

Sholto 在 X 上并不活跃,也没有什么亮眼的第一作者论文,进入 AI 领域仅一年半左右,但业内人士都知道他是 Gemini 成功背后最重要的人物之一。



这印证了 Karpathy 的一个观察:真正改变 AI 的人往往隐藏在组织深处,他们不活跃于社交媒体,不上播客节目,甚至可能不再发表论文,但他们正在直接发明和构建奇迹。



Andy L. Jones:一篇自发表论文打动Anthropic

Andy L. Jones 是一位半退休的量化交易员,他写了一篇论文,比较预训练规模和测试时计算规模的影响,这还是在测试时计算没火起来之前。



xAI 联合创始人 Igor Babuschkin 专门发帖表示,他不断回顾 Andy L. Jones 的精彩论文《Scaling Scaling Laws with Board Games》,说它展示了 MCTS 训练计算量与推理计算量之间相互权衡,增加 10 倍的 MCTS 步骤几乎等同于 10 倍的训练量。



Noam Brown 指出,这篇论文的亮点不在于它在某个基准测试上达到了最先进的性能,而在于 Andy 做出了聪明的设计选择,编写了 GPU 加速的环境,并进行了仔细的消融实验。



论文链接:https://arxiv.org/pdf/2104.03113

更重要的是,他选择了自行发表。现在,Andy 已经加入了 Anthropic。

这也说明,论文的质量远比发表的地方重要。如果你的工作设计巧妙、实验严谨、见解独到,即便是自行发表也能得到认可,顶尖实验室的招聘者看重的是解决问题的能力和研究的深度。

Kevin Wang:本科生也有机会,但标准很高

OpenAI 等实验室也会直接从本科生中招聘研究员,但门槛确实很高。

Kevin Wang 就是一个例子。他获得了导师的强烈推荐,并且是 NeurIPS 2025 一篇论文的第一作者。



Noam Brown 坦言,NeurIPS 上有很多质量一般的论文,但他们能看出 Kevin 这篇是真正优秀的。事实证明,Kevin 加入 OpenAI 后,他的论文从 5290 篇投稿中脱颖而出,成为仅有的 4 篇最佳论文之一。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2503.14858

Noam Brown 特别提到,导师的推荐在这里起了很大作用,因为仅凭简历甚至论文来评估一个研究者的潜力是很困难的。



这说明,如果你还在读本科或研究生,与导师建立良好的关系、做出高质量的研究工作,获得导师的认可和推荐,也是一条可行的路径。

特殊的时代,特殊的机会

在分享的最后,Noam Brown 谈到了一个更深层的问题:薪酬。

他认识一些人选择做量化交易来赚钱,但五年后却开始质疑自己在做什么。他认为,现在是历史上一个特殊的时刻,在 AI 研究领域,你不仅能够积极地引导当今最重要的科技发展方向,同时也能获得不错的报酬。



进入顶尖 AI 实验室的路径不是唯一的,也不是封闭的。

知名博主 Yuchen Jin 补充道:StabilityAI 创始人 Emad 曾透露,Stability AI 的 80 名研究者和工程师中,只有 16 人有博士学位,其中很多人是直接从 X 平台上被招聘的。



你不需要博士学位就能成为优秀的研究员或工程师,你只需要「just do things」,主动展示能力、做有影响力的独立项目、在开源社区贡献有深度的想法、通过改进现有工作证明实力。

机会永远留给那些有准备、敢行动的人。

最后,用电影《当幸福来敲门》一句经典台词共勉:You want something. Go get it.(想要什么就去争取,无需多言。)



https://x.com/polynoamial/status/2014084431062114744

https://x.com/GenAI_is_real/status/2014104440408776865

https://x.com/Yuchenj_UW/status/2014099420091199975?s=20

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