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      高中輟學(xué)生用ChatGPT自學(xué),入職OpenAI,這是他的Top-down學(xué)習(xí)法

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      在傳統(tǒng)觀念中,要進(jìn)入 OpenAI 這樣的頂級(jí) AI 實(shí)驗(yàn)室,你通常需要名校博士學(xué)位、數(shù)十年的學(xué)術(shù)積累。但 Gabriel Petersson 打破了這一切。他是一名來(lái)自瑞典“荒郊野外”的高中輟學(xué)生,沒(méi)有光鮮的履歷,一個(gè)nobody。

      但他利用ChatGPT自學(xué)數(shù)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí),目前在OpenAI 擔(dān)任研究員,專注于 AGI及視頻生成研究。

      今天這篇文章,不是什么“勵(lì)志故事”,而是教給你一套可復(fù)制的行動(dòng)邏輯:

      • 如何用 AI 把硬技能學(xué)到能上線、能交付?

      • 如何在沒(méi)有學(xué)歷、沒(méi)有名校、沒(méi)有人脈的情況下,進(jìn)入頂級(jí)團(tuán)隊(duì)?

      • 如何把“提問(wèn)”變成日常習(xí)慣,把學(xué)習(xí)變成持續(xù)的“遞歸補(bǔ)缺”?

      希望對(duì)你有所啟發(fā)~

      01

      高中輟學(xué)、零經(jīng)驗(yàn):
      從瑞典走到 OpenAI

      主持人我看到你一條推文:“五年前我在瑞典高中輟學(xué),幾乎零工程經(jīng)驗(yàn)加入一家創(chuàng)業(yè)公司;今天我加入 OpenAI 做研究員,用 Sora 構(gòu)建 AGI。”這條路徑怎么發(fā)生的?

      Gabriel:說(shuō)來(lái)很長(zhǎng)。我很早就對(duì) AI 著迷,讀了《超級(jí)智能》《Life 3.0》之類的書——作者還是瑞典人。

      我當(dāng)時(shí)想:這里一定有大事要發(fā)生。

      但同時(shí)我一直覺(jué)得自己不夠聰明。我看著 AI、看著編程,就覺(jué)得那是天才的游戲,我競(jìng)爭(zhēng)不過(guò)。

      主持人:你是怎么輟學(xué)的?在一個(gè)“大家都按部就班”的環(huán)境里,輟學(xué)需要很強(qiáng)的決心。

      Gabriel:其實(shí)我不是“做了一個(gè)決定”,更像是事情發(fā)生了。

      我表哥突然打電話說(shuō):他剛聊到一個(gè)很聰明的人,有個(gè)想法——給電商做 AI 商品推薦系統(tǒng),今天就能開始賣。讓我馬上去斯德哥爾摩。我還說(shuō)“今晚有派對(duì),明天再去”。他回我:不行,現(xiàn)在就走。

      我就坐下一班車去了,然后再也沒(méi)回學(xué)校

      02

      18 歲敲門賣 AI:
      把客戶“舊推薦”和“新推薦”左右對(duì)比,
      當(dāng)場(chǎng) AB 測(cè)試上線

      主持人你去了創(chuàng)業(yè)公司后做了什么?

      Gabriel:我們做電商推薦系統(tǒng)。最開始誰(shuí)都不懂創(chuàng)業(yè),更不懂銷售。冷郵件效果很差,我就開始打電話。對(duì)方偶爾感興趣,但我只是個(gè) 18 歲小孩,沒(méi)信用、也不技術(shù)。

      后來(lái)我干了更“野”的事:直接去敲公司門。

      我提前抓取他們的網(wǎng)站數(shù)據(jù)、訓(xùn)練我們的推薦模型,然后打印一張 A3 大紙:

      左邊是他們?cè)瓉?lái)的推薦,右邊是我們生成的推薦。

      我做了上百?gòu)垼瑠A在文件夾里挨家挨戶敲門:

      “能找一下電商負(fù)責(zé)人或 CEO 嗎?你們現(xiàn)在的推薦是這樣,我們的推薦是這樣。”

      他們通常會(huì)震驚:“你怎么做到的?”

      然后他們問(wèn):怎么上線?

      我說(shuō):別擔(dān)心。我?guī)Я四_本,直接貼到你們網(wǎng)站控制臺(tái),就能把推薦位切成我們的。

      還不夠——他們繼續(xù)問(wèn):怎么證明能賺錢?

      我說(shuō):別擔(dān)心,腳本里已經(jīng)配好AB 測(cè)試,會(huì)追蹤收入對(duì)比。

      你第一次見客戶就能成交,不是靠口才,是把不確定性都提前做成確定。

      當(dāng)然,這也會(huì)“反噬”——我們當(dāng)時(shí)只想著先拿客戶,根本沒(méi)想可擴(kuò)展性。

      主持人你那段時(shí)間怎么住的?

      Gabriel我住在表哥大學(xué)那種很小的公寓里(算“宿舍”但在普通居民樓)我不符合居住資格,所以要“假裝他還在上學(xué)”。我在公共休息區(qū)撿沙發(fā)靠墊當(dāng)枕頭,睡了一年。房間很糟,但能撐下去。

      03

      為什么能撐下去?“極端確信”

      主持人很多人會(huì)放棄回學(xué)校,你為什么沒(méi)回去?

      Gabriel我對(duì)現(xiàn)實(shí)的看法一直有點(diǎn)“扭曲”。我當(dāng)時(shí)100% 確信我會(huì)靠這個(gè)變成億萬(wàn)富翁,沒(méi)有一丁點(diǎn)懷疑。

      所以我就通宵、再通宵;白天跑銷售;為了客戶做一堆瘋狂的事。

      對(duì)我來(lái)說(shuō),那時(shí)沒(méi)有別的選擇——只有把它做成。

      04

      不上學(xué)怎么學(xué)會(huì)寫代碼?
      關(guān)鍵不是課程,是“真實(shí)問(wèn)題 + 壓力”

      主持人:你一開始并不會(huì)寫代碼,后來(lái)怎么學(xué)的?

      Gabriel:最初是被逼的:要做集成、爬蟲、AB 測(cè)試、推薦系統(tǒng)上線——不寫不行。

      更早一點(diǎn),表哥小時(shí)候教我 Java,我做過(guò)一個(gè)很爛的寶可夢(mèng)回合制小游戲。

      后來(lái)上過(guò) Udemy 的 Python 課,做過(guò)更爛的小游戲。

      我也試過(guò) Andrew Ng 的機(jī)器學(xué)習(xí)課,但總覺(jué)得:我太笨了,我學(xué)不懂。

      真正讓我學(xué)會(huì)編碼的是工作本身。

      工作學(xué)習(xí)比學(xué)校更容易,因?yàn)槟阌肋h(yuǎn)有一個(gè)真實(shí)問(wèn)題。

      你要集成到某個(gè)電商網(wǎng)站,就拆解:選 DOM 元素、插入腳本、追蹤指標(biāo)……一步一步做。卡住就去 Stack Overflow,問(wèn)朋友。

      而且最關(guān)鍵:有壓力

      如果沒(méi)有壓力,我什么都學(xué)不會(huì)。

      05

      用 AI 學(xué)習(xí)的底層方法:
      從問(wèn)題出發(fā)的“自上向下”,
      再一路遞歸到基礎(chǔ)

      主持人:你反復(fù)提到“從問(wèn)題出發(fā)”的學(xué)習(xí)方式。

      Gabriel:我認(rèn)為最快的學(xué)習(xí)方式是自上向下(top-down)

      先找一個(gè)具體任務(wù)/項(xiàng)目,從解決它開始,遇到缺口就往下補(bǔ)。

      學(xué)校是自下向上(bottom-up):先學(xué)基礎(chǔ)、再學(xué)基礎(chǔ)的基礎(chǔ)……四年之后才可能碰到真正的應(yīng)用。它容易規(guī)模化,卻很低效。

      有了 ChatGPT,一切都變了。

      你可以直接問(wèn):我想學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí),我該做什么項(xiàng)目?讓它寫代碼,我來(lái)跑、來(lái) debug。

      遇到一個(gè)模塊不懂,就追問(wèn):它為什么這樣設(shè)計(jì)?直覺(jué)是什么?

      它說(shuō)“矩陣乘法、線代”,你再追問(wèn):線代的直覺(jué)是什么?給圖、給例子。

      你從問(wèn)題出發(fā),遞歸往下走,基礎(chǔ)會(huì)自己長(zhǎng)出來(lái)。

      06

      學(xué)校對(duì) AI 的誤解:
      學(xué)生把它當(dāng)作弊工具,老師把它當(dāng)威脅

      主持人你覺(jué)得學(xué)校最大的問(wèn)題是什么?

      Gabriel:學(xué)校里對(duì) AI 的認(rèn)知是錯(cuò)的。

      學(xué)生看到 ChatGPT:太好了,終于有人替我寫作業(yè)。

      老師看到 ChatGPT:完了,大家都作弊,我們要禁掉。

      這會(huì)形成一個(gè)閉環(huán):學(xué)生更把 AI 當(dāng)作弊,老師更反 AI。

      但其實(shí)應(yīng)該換個(gè)敘事:教學(xué)生如何用 AI 學(xué)習(xí)。

      想作弊的人總會(huì)作弊;真正重要的是——你是否被教會(huì)用 AI 去構(gòu)建理解。

      我很開心看到一些學(xué)生開始用 ChatGPT 出題、做測(cè)驗(yàn):

      把歷年題喂進(jìn)去,讓它總結(jié)共同考點(diǎn);再生成 10 道新題訓(xùn)練。

      07

      Gabriel 的“AI 自學(xué)法”實(shí)操:
      寫、跑、錯(cuò)、問(wèn)、復(fù)述、校驗(yàn)

      主持人:你具體怎么用 AI 自學(xué)到能做 OpenAI 的研究?

      Gabriel:我現(xiàn)在在 Sora 做視頻模型。我想補(bǔ)基礎(chǔ),比如圖像/視頻模型的核心概念:自編碼器、擴(kuò)散模型等。

      我會(huì)這樣做:

      1. 讓 ChatGPT 列出最關(guān)鍵概念

      2. 讓它寫一個(gè)最小可跑的實(shí)現(xiàn)(比如擴(kuò)散模型)

      3. 我一邊跑一邊 debug

      4. 每一行不懂就追問(wèn):這行做什么?為什么這樣做?

      5. 我會(huì)讓它用不同方式解釋:“像對(duì) 12 歲小孩解釋”、給類比、給直覺(jué)

      6. 我再把自己的理解復(fù)述給它:“我這樣理解對(duì)嗎?”讓它糾錯(cuò)

      這其實(shí)是一種遞歸補(bǔ)缺(recursive gap filling)。

      核心技能是:

      • 你要能識(shí)別自己哪里不懂(很多人做不到)

      • 你要能感知“頓悟時(shí)刻”——那種突然明白的“咔噠一下”

        你的目標(biāo)就是讓“咔噠”出現(xiàn)得更頻繁。

      08

      把“提問(wèn)”變成習(xí)慣:
      腦子里一出現(xiàn)問(wèn)題,就立刻丟給 AI

      Gabriel:另一個(gè)巨大的習(xí)慣是:

      腦子里一有問(wèn)題,就立刻問(wèn) ChatGPT。

      這件事我花了一年才真正形成條件反射。

      你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多人開會(huì)討論、一起協(xié)作,明明一堆疑問(wèn),卻不去問(wèn)。

      但 AI 就在那,成本極低。你只要建立一個(gè)“隨手提問(wèn)”的入口,就等于把知識(shí)庫(kù)接在了大腦外面。

      09

      如何被頂級(jí)公司雇傭:

      永遠(yuǎn)不要和 HR 談

      主持人:你沒(méi)有傳統(tǒng)學(xué)歷和名校背景,怎么進(jìn)入 Midjourney、再到 OpenAI?

      Gabriel:先說(shuō)一個(gè)大原則:

      公司只想賺錢。你讓他們看到你能賺錢、能交付,他們就會(huì)雇你。

      很多人以為公司只看學(xué)歷,其實(shí)是因?yàn)榻^大多數(shù)人拿不出能證明自己會(huì)干活的證據(jù),于是公司只能依賴“代理信號(hào)”:名校、成績(jī)、實(shí)習(xí)頭銜。

      Cel Wen:你提到過(guò)要避開 HR(招聘人員)?

      Gabriel Petersson:對(duì),永遠(yuǎn)不要和 HR 談,他們只想“不犯錯(cuò)”。

      尤其是離業(yè)務(wù)更遠(yuǎn)的人(比如不懂技術(shù)的招聘流程)更依賴代理信號(hào),因?yàn)樗麄兊募?lì)是“別出錯(cuò)”,而不是“找到最強(qiáng)的人”。

      招一個(gè)哈佛畢業(yè)生,即使那個(gè)人很爛,HR 也不會(huì)被責(zé)怪。但如果招了一個(gè)高中輟學(xué)生搞砸了,那就是 HR 的錯(cuò)。

      所以我一般建議:盡量繞開只看代理信號(hào)的人,你要直接去找創(chuàng)始人或核心工程師。

      010

      讓自己“不再是 nobody”的第一件事:
      一個(gè) 3 秒能看懂的 Demo

      Gabriel:如果你出身普通、沒(méi)有背景,最重要的是做一個(gè)極簡(jiǎn)單但沖擊力強(qiáng)的 Demo

      難點(diǎn)不是“技術(shù)難”,難點(diǎn)是:

      • 讓別人3 秒內(nèi)明白你會(huì)寫代碼

      • 讓別人明白這個(gè)東西為什么厲害

        你投遞時(shí)給一個(gè)鏈接,對(duì)方點(diǎn)開就是唯一機(jī)會(huì)——要在極短時(shí)間內(nèi)“被看懂”。

      011

      最狠的策略:提議“免費(fèi)試工一周”

      Gabriel:如果你在活動(dòng)上遇到創(chuàng)業(yè)者或技術(shù)負(fù)責(zé)人,你可以直接說(shuō):

      “我們能不能合作一周?我免費(fèi)。你零成本獲得一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn):我到底行不行。”

      大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司會(huì)說(shuō) yes——因?yàn)樗麄儙缀醪恍枰冻觥?/p>

      012

      職業(yè)加速器:

      早期別戀戰(zhàn),去最強(qiáng)團(tuán)隊(duì)、瘋狂要反饋

      主持人你怎么變強(qiáng)的?

      Gabriel:我早期基本只做合同工,讓自己保持流動(dòng)性。

      年輕時(shí)最大的錯(cuò)誤,就是在同一家公司待太久。

      你要最大化學(xué)習(xí)速度,就要:

      • 盡量和最強(qiáng)的人一起工作

      • 主動(dòng)爭(zhēng)取有成長(zhǎng)性的任務(wù),而不是沒(méi)人愿意做的臟活

      • 瘋狂要反饋:讓別人 review 你的代碼;甚至約電話逐條講評(píng)

        很多人怕反饋,但你要“獵取反饋”。

      我還會(huì)一天問(wèn) AI 上百次:這段代碼好嗎?有沒(méi)有 bug?有沒(méi)有更簡(jiǎn)單寫法?

      一旦你找到一個(gè)有效的方法,就把它榨到極致。

      013

      沒(méi)有文憑,怎么拿美國(guó)簽證?

      主持人:你沒(méi)有文憑,怎么來(lái)美國(guó)?

      Gabriel:我最初在一家叫 Dataland 的公司,想走 J-1(類似實(shí)習(xí)類路徑),但沒(méi)成。后來(lái)我去了舊金山,拿 ESTA 旅游簽待了幾個(gè)月,密集見人、理解這里怎么運(yùn)作。

      之后加入 Midjourney,我發(fā)現(xiàn):也許我可以申請(qǐng) O-1。很多人以為 O-1 必須諾獎(jiǎng)那種,其實(shí)有很多創(chuàng)造性路徑

      比如我用過(guò)的一個(gè)證據(jù)是:Stack Overflow 的高質(zhì)量回答。它有同行評(píng)審機(jī)制(投票、刪改、糾錯(cuò)),如果你有大量瀏覽、被認(rèn)可的內(nèi)容,它可以被用來(lái)滿足某些“學(xué)術(shù)傳播/影響力”標(biāo)準(zhǔn)。

      你以為是浪費(fèi)時(shí)間的事,可能在未來(lái)變成你最硬的籌碼。

      主持人你為什么強(qiáng)調(diào)來(lái)舊金山?

      Gabriel最簡(jiǎn)單的:人才密度更高、薪資更高。

      更深一層:如果你把一生押在創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新上,舊金山幾乎是最優(yōu)解。

      你會(huì)在第一周就被刷新世界觀:原來(lái)有這么多人在乎你在乎的事;原來(lái)你不是孤島。

      這不是“雞湯式激勵(lì)”,這是現(xiàn)實(shí)的同頻環(huán)境

      我一個(gè)朋友,在瑞典過(guò)得還行,但一直不敢申請(qǐng)美國(guó)工作,因?yàn)檫^(guò)程太“情緒痛苦”:準(zhǔn)備面試、被拒、談 offer、跟老板提離職。大腦會(huì)自動(dòng)回避。

      后來(lái)我直接把他和公司撮合起來(lái),讓流程“有了慣性”,朋友最終拿到 offer,薪資 10x。他損失的不是一年工資,而是一整套人生機(jī)會(huì)成本。

      014

      大學(xué)到底要不要讀?

      一個(gè)“刺耳但實(shí)用”的答案

      Gabriel:我不反對(duì)大學(xué)。它能給你朋友、體驗(yàn)、也能學(xué)到東西,只是方式低效。

      但如果你極其有野心、極其在意職業(yè)成長(zhǎng)——你應(yīng)該盡快進(jìn)入真實(shí)世界。

      你甚至可以走“安全路線”:一邊上大學(xué)一邊投工作,拿到工作后學(xué)位幾乎沒(méi)人再看。

      我還說(shuō)過(guò)一個(gè)很爭(zhēng)議的比喻:大學(xué)有時(shí)像“成人托兒所”。很多人不愿意做決定,于是繼續(xù)讀書,把決定推遲五年。尤其在瑞典,大學(xué)免費(fèi),更容易推遲。

      但人生不是只能做一次選擇——你完全可以換跑道,變得更快樂(lè)、更賺錢。

      015

      給迷茫的 18 歲:

      別用“自律與習(xí)慣”逃避“真正的行動(dòng)”

      主持人:如果一個(gè) 18 歲的人不知道自己要做什么,你會(huì)怎么建議?

      Gabriel:這類人太多了。我小時(shí)候也一樣:想成功、想賺錢,但不知道從哪開始。

      很多人會(huì)掉進(jìn)兩個(gè)陷阱:

      1. 看勵(lì)志視頻獲得“虛假推進(jìn)感”——爽完第二天歸零

      2. 迷戀習(xí)慣(早起、閱讀、健身)并把它當(dāng)成進(jìn)步。但——

        如果你沒(méi)有在做真正重要的事,再好的習(xí)慣也幾乎沒(méi)有意義。

      你需要做的是:盡快獲得真實(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)——真實(shí)工作、真實(shí)問(wèn)題、真實(shí)激勵(lì)。

      去 LinkedIn 找創(chuàng)業(yè)者,給他們發(fā)消息:周末我可以免費(fèi)幫你做事。

      從最簡(jiǎn)單的任務(wù)開始,只要進(jìn)到真實(shí)場(chǎng)景,你就會(huì)滾起來(lái)。

      比如,如果你想做營(yíng)銷,不要只發(fā)郵件說(shuō)“我會(huì)營(yíng)銷”。你應(yīng)該直接把對(duì)方網(wǎng)站的素材重做一版,帶著成果去找他——門檻低到離譜,但大多數(shù)人不做。

      016

      關(guān)于“建議”:

      絕大多數(shù)建議都該丟掉

      主持人你怎么處理反對(duì)意見?父母支持你輟學(xué)嗎?

      Gabriel:我父母對(duì)成績(jī)要求很低:及格就行。他們幾乎不干預(yù)我的職業(yè)。

      我小時(shí)候反而生氣:為什么不逼我?我自制力差,但又想做大事。

      后來(lái)我意識(shí)到:很多父母把自我(ego)綁在孩子身上,逼孩子當(dāng)醫(yī)生、律師,很多時(shí)候是為了面子而不是孩子。

      至于建議——我一般建議大家丟掉大多數(shù)建議。

      因?yàn)槎鄶?shù)建議來(lái)自“沒(méi)有比較過(guò)其他路徑的人”。他們真心為你好,但他們的激勵(lì)、經(jīng)驗(yàn)、樣本都不匹配你。

      我真正會(huì)聽的建議,可能一只手就數(shù)得過(guò)來(lái)。比如我表哥:我們想要的東西很一致,他走過(guò)彎路,我可以直接跳過(guò)。


      人生只有四千周,而企業(yè)生存期更短,跨越10年經(jīng)營(yíng)期的企業(yè)少之又少,企業(yè)要想有質(zhì)量地活下去,活得更好更久,“極簡(jiǎn)增長(zhǎng)”就是看透并掌控事物本質(zhì)的那個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

      選對(duì)了路,路就不會(huì)遠(yuǎn)。盛景推出《極簡(jiǎn)增長(zhǎng) 立竿見影》在線課程,期望能夠幫助更多的企業(yè)走上增長(zhǎng)道路。未來(lái)有多近,在于我們已經(jīng)走了多遠(yuǎn)。未來(lái)有多遠(yuǎn),在于我們與誰(shuí)同行。期待與你同行、共勉。

      歡迎大家點(diǎn)擊底部【閱讀原文】觀看《極簡(jiǎn)增長(zhǎng) 立竿見影》的在線視頻課程,了解如何用極致簡(jiǎn)單的增長(zhǎng)方法論,實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。

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