谷歌 DeepMind 的首席工程师弗拉基米尔 · 费恩伯格在 6 月 22 日的《商业内幕》报道中指出，想要进入顶尖人工智能研究机构，求职者可能需要采取一种不同寻常但有效的方式：“像狗一样努力工作”。

费恩伯格近期发布了一篇题为《如何获得前沿实验室职位》的文章，其中阐述了申请 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 等领先 AI 实验室的申请者应具备的条件。

他强调，这些顶尖 AI 实验室的职位竞争异常激烈。“最优秀本科生和博士生群体，他们总是在顶尖大学里。他们在顶级会议上发表机器学习研究，参与数学和编程比赛，并且已经通过学长学姐或朋友与这些实验室建立了联系。”费恩伯格指出，这些学生之所以更容易获得成功，是因为他们通常拥有三项能有效预示未来成就的特质：“目标导向、数学素养和坚韧不拔的精神。”

费恩伯格坦承，如果他现在刚开始大学生涯，他会“不遗余力地加入上述群体”，包括选择以数学证明为基础的课程，并进行编程实践。“AI 工具只能用于你已经掌握的领域，但在这些领域内要大胆、充分地使用它们。”

根据费恩伯格的建议，学生需要在课堂学习之外“投入大量时间，牺牲夜晚和周末”，以逐步培养竞争顶尖 AI 实验室职位所需的能力。他认为，要获得必要的数学素养没有捷径，而获得实验室职位的最直接方法是“证明你掌握了实验室所需的某项具体技能”。

费恩伯格承认，求职者在进入 AI 实验室时常会面临一个困境：没有前沿模型开发经验，就难以获得职位；而无法进入实验室，又难以积累这类经验。对此，他建议求职者可以“从前沿实验室的业务边缘寻找切入点”。他解释道：“前沿实验室将主要精力投入到开发大型语言模型。那么，模型运行需要什么？输出又会连接到哪些环节？这些正是前沿实验室未来拓展业务的方向。同时，也存在一些领域，虽然不要求你亲自训练模型，但对业务仍然至关重要。”

此外，费恩伯格还提供了一条通用的职业发展建议：“要做一个‘同事们乐于见到你成功’的人。发掘能够让‘团队成员的互补技能得到充分发挥’的机会，向管理层清晰地传达合作者所做的贡献，并寻找那些‘你的成功也能促进他人成功的项目’。”