Keller Jordan 从加州大学圣地亚哥分校毕业时，简历上莫得任何论文发表记录。那时他在一家作念 AI 实质审核的初创公司使命。

按照通例旅途，思投入 OpenAI 这么的顶尖实际室，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选，而 Keller 什么皆莫得。

但他作念了一件重要的事，主动有关了那时在使命的盘问员 Behnam Neyshabur，向对方展示了一个更正其最新论文的思法。此次「冷战役」取得了积极恢复。Behnam 痛快教导他，最终配合完成了一篇 ICLR 论文。

Noam Brown 在帖子中强调，如今 AI 盘问越来越顽固，公开方式越来越少，但「更正他东谈主已发表的使命」仍是展示个东谈主才能的绝佳面貌。这种法子能让实际室里面东谈主士看到你的后劲，并快活为你争取口试契机。

然则，Keller 着实引诱 OpenAI 精通的，是他发起的 NanoGPT speed run 方式。这个方式基于 Andrej Karpathy 的 nanoGPT 框架，旨在优化查考一个 124M 参数的 Transformer 模子，以达到特定考证亏本见地，同期最大化 token 专揽服从。

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

Keller 将通盘使命公开文档化，包括代码、实际流程和截止测量，这在社区中引起了庸碌蔼然。Andrej Karpathy 在酬酢媒体上转发了这个方式，并惊奇「干得漂亮」。

正如 Chayenne Zhao 所说，「别再问奈何才能在 OpenAI 找到使命了，径直驱动宣传你的截止吧。Keller 没等什么许可，他径直突破了记载，让东谈主无法疏远。唯有当你领有着实可扩张的使命截止时，目生邮件才灵验。淌若你莫得公开拓荒方式，莫得追求服从记录，你在这个市集里就不存在。」

Sholto Douglas：一个GitHub发问成垫脚石

近似到手并非孤例。Sholto Douglas 底本在麦肯锡使命，但敬佩 AI 将会爆发，于是驱动专揽业余时辰作念我方的 AI 方式。每天晚上 10 点到凌晨 2 点，他皆在进行寥寂盘问。

他在 JAX 的 GitHub 上提议的久了问题引起了谷歌工程师 James Bradbury 的精通。Bradbury 自后回忆：「我以为我意志寰球上通盘会问这些问题的东谈主，你到底是谁？」这个惟恐的发现为 Sholto 赢得了 Google DeepMind 的口试契机。

Sholto 在 X 上并不活跃，也莫得什么亮眼的第一作家论文，投入 AI 鸿沟仅一年半支配，但业内东谈主士皆知谈他是 Gemini 到手背后最弥留的东谈主物之一。

这印证了 Karpathy 的一个不雅察：着实变嫌 AI 的东谈主频频瞒哄在组织深处，他们不活跃于酬酢媒体，不上播客节目，以致可能不再发表论文，但他们正在径直发明和构建古迹。

{jz:field.toptypename/}Andy L. Jones：一篇自愿表论文打动Anthropic

Andy L. Jones 是一位半退休的量化走动员，他写了一篇论文，比拟预查考范围和测试时计算范围的影响，这照旧在测试时计算没火起来之前。

xAI 息争首创东谈主 Igor Babuschkin 专诚发帖示意，他不停回顾 Andy L. Jones 的精彩论文《Scaling Scaling Laws with Board Games》，说它展示了 MCTS 查考计算量与推理计算量之间互相衡量，增多 10 倍的 MCTS 法子险些等同于 10 倍的查考量。

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 作念出了贤达的想象禁受，编写了 GPU 加快的环境，并进行了仔细的消融实际。

论文连合：https://arxiv.org/pdf/2104.03113

更弥留的是，他禁受了自行发表。现在，Andy 照旧加入了 Anthropic。

这也讲明，论文的质地远比发表的场所弥留。淌若你的使命想象微妙、实际严谨、视力独有，即就是自行发表也能得到认同，顶尖实际室的招聘者垂青的是贬责难题的才能和盘问的深度。

Kevin Wang：本科生也有契机，但标准很高

OpenAI 等实际室也会径直从本科生中招聘盘问员，但门槛照实很高。

Kevin Wang 就是一个例子。他取得了导师的热烈推选，况兼是 NeurIPS 2025 一篇论文的第一作家。

Noam Brown 坦言，NeurIPS 上有好多质地一般的论文，但他们能看出 Kevin 这篇是着实优秀的。事实讲明注解，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 篇最好论文之一。

论文连合：https://arxiv.org/pdf/2503.14858

Noam Brown 相当提到，导师的推选在这里起了很大作用，因为仅凭简历以致论文来评估一个盘问者的后劲是很清贫的。

这讲明，淌若你还在读本科或盘问生，与导师配置细腻的联系、作念出高质地的盘问使命，取得导师的认同和推选，亦然一条可行的旅途。

非凡的时期，非凡的契机

在共享的临了，Noam Brown 谈到了一个更深层的问题：薪酬。

他意志一些东谈主禁受作念量化走动来收获，但五年后却驱动质疑我方在作念什么。他以为，现在是历史上一个非凡的技术，在 AI 盘问鸿沟，你不仅八成积极地诱导现在最弥留的科技发展标的，同期也能取得可以的酬金。

投入顶尖 AI 实际室的旅途不是惟一的，也不是顽固的。

知名博主 Yuchen Jin 补充谈：StabilityAI 首创东谈主 Emad 曾显现，Stability AI 的 80 名盘问者和工程师中，唯有 16 东谈主有博士学位，其中好多东谈主是径直从 X 平台上被招聘的。

你不需要博士学位就能成为优秀的盘问员或工程师，你只需要「just do things」，主动展示才能、作念有影响力的寥寂方式、在开源社区孝顺有深度的思法、通过更正现存使命讲明注解实力。

契机耐久留给那些有准备、敢看成的东谈主。

临了，用电影《当幸福来叩门》一句经典台词共勉：You want something. Go get it.（思要什么就去争取，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