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僅憑一篇文章，他成功入職 OpenAI瀏覽：45
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2025 年 6 月，一位名叫 Keller Jordan 的機器學習研究員，憑藉一篇介紹其設計的 Muon 優化器的博客文章，成功加入全球知名的人工智能公司 OpenAI。據悉，Muon 優化器可能已被用於訓練下一代超級模型 GPT-5。 在快速發展的人工智能領域，傳統的學術論文發表模式似乎已經無法滿足技術進步的需求。Keller Jordan 選擇了一條不同的道路，他將自己的研究成果以開源的形式分享在 GitHub 上，而不是投稿至頂級會議或 arXiv。這種做法不僅加快了技術迭代的速度，還讓更多人能夠立即嘗試並改進他的工作。 專家認為，在當前的人工智能研究中，開放與社區共建已成為推動技術創新不可或缺的力量。相比於單純追求學術聲望，實際影響力更為重要。通過開放共享，可以迅速驗證想法、縮短反饋周期，從而使技術得以更快地進步。例如，Muon 優化器在短短幾天內就得到了多方面的改進，這在傳統的研究框架下是難以想像的。  技術創新與實踐應用 在深度學習領域，優化器對於提升模型訓練效率和性能起著關鍵作用。直到 2024 年 12 月，一個名為 Muon 的優化器橫空出世，憑借卓越性能刷新 NanoGPT 和 CIFAR-10 訓練速度的世界紀錄。Muon 是一種專為神經網絡 2D 參數隱藏層設計的優化器，其核心思想是在 SGD-動量法生成的更新矩陣上進行 Newton-Schulz 迭代正交化處理，生成接近半正交矩陣的更新，從而顯著提升訓練效率。 根據測試結果，Muon 在多個任務中表現出色。在 CIFAR-10 中，它達到了 94% 的準確率，並將訓練時間從 3.3 秒縮短至 2.6 A100 秒，提升了約 21% 的效率。針對 NanoGPT 訓練，Muon 將驗證損失達到 3.28 的訓練速度提升了 1.35 倍。此外，在 774M 和 1.5B 參數規模的模型上，Muon 依舊保持了訓練速度的優勢，顯示了其廣泛應用的潛力。  AI 研究的新趨勢 此次事件也反映了頂級 AI 公司選拔人才時的新趨勢——不再僅看重學歷或是否在頂會發表過論文，而是更加關注應聘者的實際能力和潛力。OpenAI 官方曾表示，他們重視的是「實際潛力與技能」，這表明即使沒有博士學位，只要擁有突出的技術成果，同樣有機會進入像 OpenAI 這樣的前沿科技企業。 許多 AI 研究員博士似乎都陷入了一個誤區，認為在頂級會議上發表論文就是最終目標。然而，隨著人工智能技術的飛速發展，這種觀念正在發生變化。真正的錯誤在於未能察覺這一情況早已不再適用。發表文章≠影響力。Muon 只是一篇博客文章，但它讓 Keller 成功進入了 OpenAI，他現在可能正用它來訓練 GPT-5。 社區共建與開放共享 Keller Jordan 的故事和 DeepSeek 開源引發的轟動有些相似，雖然兩者的影響力遠不可比擬，但事情背後的底層邏輯似乎都指向同一個方向——在快速迭代的 AI 世界裡，傳統的論文模式似乎已經落伍，開放、社區共建及快速響應也許才能讓人類跟上 AI 進化的速度。 專家指出，研究分享通常只在親密的朋友之間進行，人們對早期想法過於敝帚自珍。任何一個想法都需要花費數月時間才能通過發表的論文面世，而當它最終發表時，又常常淹沒於大量其他論文之中。如果有人確實注意到了它，對其做出改進又需要經歷同樣漫長而艱難的另一個周期。而開放共享則不同，所有人都可以在任何時間驗證所有內容，不存在作弊或誇大主張的空間。 未來展望 隨着人工智能技術的不斷進步，對更高效優化器的需求變得愈加迫切。AdamW 曾經是訓練大型語言模型的主力，但隨著模型參數規模的擴大，AdamW 的局限性開始顯現。開發更高效的優化器，不僅是技術上的追求，更是經濟和實踐上的迫切需求。Muon 的出現，無疑為這個問題提供了一種新的解決方案。 總之，Keller Jordan 的成功案例提醒我們，在當今的科技環境中，創新不僅來自於頂尖的研究機構或知名團隊，也可能誕生於個人的努力與智慧。開放共享的精神和社區的力量，正在重新定義人工智能研究的方式。無論是通過論文、代碼還是項目，關鍵在於拿出過硬的成果並產生實質性的影響力。這不僅有助於個人職業生涯的發展，也將促進整個行業向前邁進。 |
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最後更新：2025-06-19
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