OpenAI研究员的一天：向优化之神祈祷、展开头脑风暴后放弃改进模型算法，最后默念压缩一切！

整理 | 苏宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

从文本生成模型 GPT-3、GPT-4，到文生图模型 DALL·E、音频转文本模型 Whisper，再到最新发布的文生视频模型 Sora，OpenAI 在大模型这条路上一骑绝尘，引得无数人惊羡不已。

然而，就在今天 OpenAI 研究员 Jason Wei 在 X 平台上最新分享的自己作为 OpenAI 技术人员的普通一天作息时间表时，我们似乎能懂得，当“内卷”演变为一家集聚顶尖 AI 技术人的「内在自我驱动力」，一切都能成为可能。

“作为 OpenAI 技术人员的典型一天”

Jason Wei，是一名住在旧金山的 AI 研究员。此前在 Google Brain 担任资深研究科学家，而后于 2023 年 2 月正式加入 OpenAI。

对于其自身而言，他在入职 OpenAI 时就给自己立了一些规矩，包括其在 X 社交平台置顶的帖子中写道——「我在 OpenAI 开始做的一件事是，我为自己制定了一项政策，凡事都要对我的经理保持 100% 的透明。」

正因为遵循“透明”性原则，他日常工作的一天也引起了不少人的共鸣。

上午：

• 早上 9:00：起床

• 上午 9:30：通过 Waymo（自动驾驶汽车）通勤到 Mission SF（加利福尼亚旧金山的街区）。在 Tartine 吃一个牛油果吐司

• 上午 9:45：背诵 OpenAI 章程。向优化之神祈祷。吸取惨痛教训

• 上午 10:00：开会（用 Google Meet）。讨论如何在更多数据上训练更大的模型

• 上午 11:00：和同事 @hwchung27 配对编程，开始写代码，在更多数据上训练更大的模型。

• 中午 12:00：去食堂吃午饭（素食，无麸质）

稍作休息之后，下午就开始了：

• 下午 1:00：基于真实的环境中，在更多数据上训练大型模型

• 下午 2:00：调试基础架构问题（懊恼：我为什么要从 master 直接调用？）

• 下午 3:00：监控模型训练，和 Sora 一起玩。

• 下午 4:00：提示工程师使用更多数据训练上述大型模型

• 下午 4:30：坐在鳄梨椅上短暂休息。想知道 Gemini Ultra 到底有多厉害

OpenAI 把这个椅子造出来了

• 下午 5:00：头脑风暴，探讨改进模型算法的可能性

• 下午 5:05：得出结论：改变算法风险太大。扩展计算和数据规模更安全

• 下午 6:00：晚餐。与 Roon 一起吃蛤蜊汤

在傍晚来临之际，Jason Wei 眼中的「996 工作制」似乎已形同虚设，他开启了第三次工作 Party：

• 晚上 7:00：通勤回家

• 晚上 8:00：喝杯小酒，继续编码。迎接「鲍尔默峰值（Ballmer’s peak）」的到来。

注：根据维基百科，Ballmer’s peak，指的是程序员在适当的醉酒状态下可以达到很高的工作效率。这一概念以微软前首席执行官史蒂夫-鲍尔默（Steve Ballmer）的名字命名，很可能是对以科学家约翰-鲍尔默（Johann Balmer）命名的氢谱线鲍尔默系列（Balmer series of hydrogen spectral lines）的戏谑。鲍尔默峰值没有科学依据，尽管研究人员已经研究了相邻的主题，如醉酒对解决问题的影响，但这一概念还是没有科学依据。

• 晚上 9:00：分析实验运行。 我对 wandb（可以用来追踪，分析深度学习实验）是又爱又恨

• 晚上 10:00：启动实验，通宵运行，明早前得到结果

• 凌晨 1:00：实验真正启动

• 凌晨 1:15：去睡觉。在 Satya （微软 CEO 萨提亚）和 Jensen （英伟达 CEO 黄仁勋）的守护中进入梦乡，心想：压缩就是你所需要的一切（Compression is all you need）。晚安

对此，不少人调侃，万万没想到，没想到这就是 OpenAI 发明 AGI 的方式。甚至就连 Jason Wei 的编程配对搭档 @hwchung27 也转发戏称道：

“[上午 9:45] 背诵 OpenAI 章程。求优化大神。吸取惨痛的教训”

这就是一切。想想 AGI，放下“科学家的自我”，寻求神圣的仁慈。

这是人工智能研究的核心。

还有用户 Alvin-GenAI 表示，“这是 OpenAI 技术人员典型而紧凑的一天的缩影。现在，我强烈地感受到了他们是如何马不停蹄、坚持不懈地践行扩展法则的。更多的计算和数据，持续不断。此外，还有一群超级勤奋的顶尖人才。这就是与众不同之处。顺便说一句，作为工作福利，他还能和 Sora 一起玩耍。”

其实也不难想象，一项先进的技术诞生，背后离不开工程师付出大量的努力。正如几天前，毕业于上海交通大学的天才少年、硕博士均毕业于加州大学圣迭戈分校、现任纽约大学的助理教授的谢赛宁（DiT 作者之一）透露，「对于 Sora 这样复杂的系统，人才第一，数据第二，算力第三，其他都没有什么是不可替代的。」

同时，他还表示，「Sora 背后的主创们他们每天基本不睡觉高强度工作了一年」。

阿里巴巴 Qwen 团队 NLP 研究员的一天

当然不止 OpenAI，过去一年间，在大模型百花齐放百家争鸣的时代，也是各家企业的科技人才在“真刀真枪”地拼技术。

继 Jason Wei 之后，来自阿里的 NLP 研究员 Binyuan Hui 也随即分享了自己作为通义千问团队技术人员的典型一天（仅就自己而言）：

• 早上 9:00：起床，可能会在床上多躺 15 分钟。

• 上午 9:30：打车上班，浏览 X，了解世界上发生的事情，查看 Jason Wei 的最新帖子。

• 上午 10:00：开始工作，检查电子邮件，浏览 arxiv，打开 wandb（可以用来追踪，分析深度学习实验）查看昨天的实验结果。大部分时间都在叹气，但有时也会有惊喜。

• 上午 11:00：开会讨论项目进展。

• 中午 12:00：在公司吃午饭。

• 下午 1:00：回到工作岗位，可能是编码，也可能是阅读论文。

• 下午 2:00：监控模型训练。

• 下午 3:00：开会讨论项目进度。

• 下午 4:00：喝咖啡休息。与出色的研究人员讨论他们最近的工作，寻找灵感。

• 下午 5:00：编码。

• 下午 6:00：公司聚餐。

• 晚上 7:00：监控模型训练。

• 晚上 8:00：编码。

• 晚上 9:00：阅读论文，与实习生讨论想法。

• 晚上 10:00：乘坐地铁或出租车回家。

• 晚上 11:00：准备睡觉，玩手机。

• 晚上 12:00：最后检查，确保实验按预期进行。很好，晚安。

• 凌晨 12:30：被一条来自 @JustinLin610（阿里巴巴通义实验室高级算法专家、通义千问开源负责人林俊旸）的消息吵醒，他分享了他刚刚想到的一个好主意。

• 凌晨 1:00：继续睡觉。

• 凌晨 1:30：给 @JustinLin610 发消息，与他分享我刚刚想到的一个好主意......

随即作为回应，阿里巴巴通义实验室高级算法专家、通义千问开源负责人林俊旸也分享了自己的一天。

[早上9:00]起床，做好准备，浏览一段时间的 X 消息

[上午 9:30] 乘地铁上班，阅读新闻和 paper

[上午 10:30] 一杯加浓咖啡的拿铁，同时看 X 和 arXiv。

[上午 11:00]开会（训练前、训练后、代码模型、多重性，每天都不一样）

[上午12:30] 午餐。如果不去餐厅的话，通常没什么好吃的。

[下午 1:15]为自己冲一杯滴滤咖啡，处理大量信息。

[下午 2:30]编写代码或文档

[下午 3:00]开会（产品会议、商务会议、客户会议，还有一些无聊的事情）

[下午 5:00] 有时间写代码、看论文、喝茶。

[下午 6:00] 晚餐

[下午 7:00] 集中精力，通常是写代码、文档、启动实验，还有 X！

[下午 9:00] 回家听音乐

[晚上 10:00] 看电视，通常喝点什么，红酒、威士忌、橘子皮水、花旗参......

[晚上 11:00] 在 Duplingo 上学习韩语和阿拉伯语，各 15 分钟。

[晚上 11:30] 回到工作岗位，经常和这个人聊天 @huybery(Binyuan Hui)

[凌晨 1:00] 淋浴和播客，每周五与 @altryne 一起参加 ThursdAI。

[凌晨 2:00] 看抖音和 X，直到我累了睡着......

放眼 AI 领域，对于身处这一浪潮中的技术人而言，他们日常不仅需要深入了解相关领域的研究和技术，包括自然语言处理、机器学习、深度学习等；阅读论文、学习算法和模型架构，以及了解最新的技术趋势；也要投入精力来选择和配置适当的硬件、网络和存储设备，以支持模型的训练和部署；参与设计模型架构，并进行参数调优和超参数搜索，以达到最佳的性能和效果；训练模型；编写文档，记录模型的设计和实现细节等等。

与此同时，据 IDC 最新数据显示，2022 年全球人工智能 IT 总投资规模为 1,288 亿美元，2027 年预计增至 4,236 亿美元，五年复合增长率（CAGR）约为 26.9%。

AI 市场将带来巨大的需求，让 AI 技术人才成为各大科技公司争抢的对象。卷是真的卷，但是机遇也随之而至。

最后，作为技术人，你的一天是什么样子的呢？欢迎留言分享。

https://twitter.com/_jasonwei/status/1760032264120041684

https://twitter.com/huybery/status/1760183652766683449

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