#人工智能# 谷歌解散诺奖级项目 #AlphaFold# 团队，多名核心成员已经加盟 A 社继续研究人工智能技术。 原团队成员主要被分配到 Gemini 部门和 Isomorphic Labs 实验室，后者是谷歌母公司旗下的药物研究公司。 核心成员出走肯定会对项目产生影响，不过 IsoLabs 基本就是基于 AlphaFold 构建的，所以项目应该还会继续运行。 查看全文：

拿遍硅谷顶级 lab offer 的人，写的ML面试指南 刚看完一篇 ML Research Scientist 面试指南，作者是 Silvia Sapora，PhD 做 ML，最后拿到了 DeepMind、Isomorphic Labs、Cohere、Meta和一家 stealth startup 的 offer，最后去了 DeepMind。 文章讲了很多实操指南，比如他说ML 求职已经越来越像一个工程项目、顶级researcher也会因为没准备面试而挂（原文里说，她认识很多极强的人，就是因为没准备而被拒）。感觉国内顶级researcher的面试也大概是这样。 总结一下看完体会最深刻的点，希望最优秀的研究员们，都能找到顶级的工作，不要因为没准备好面试，让才华短暂被埋没。 希望对大家有用。 1/ 拿到面试前，就是看简历 大家也可以按这个方向完善自己的履历： 3 篇以上一作/共同一作顶会 paper，至少一次大厂/前沿实验室实习，才比较稳定拿到 top lab 的 callback。 这里还有几个小细节： a.cold email 可能比想象中有效。尤其是直接写给 hiring manager 或团队成员，不要重复 CV 上已经有的东西，而是要讲清楚：你为什么 fit 这个 team，你为什么真的对他们的工作感兴趣。 b.cover letter 不要完全交给 LLM 写。可以让 LLM polish，但原始内容最好自己写，要有真实兴趣和个性。 c.LinkedIn / X 上的岗位信息要对看。很多 internship / research role 可能只通过某个 researcher 的帖子和 Google form 流出来。 2/ 一旦进面试，忘掉CV 但一旦进入面试，CV 基本就没用了。 很多面试官甚至不会仔细看你的简历。你有再多 ICLR / NeurIPS / ICML paper，这时候都没什么用了。 面试现在已经非常“杂技化”。 LeetCode、ML coding、debugging、ML fundamentals、LLM/RL/diffusion、system design、research discussion，全都可能问。 说白了，更像是一个压缩版竞技项目：45 分钟内，在陌生人注视下，把你平时几个月慢慢想、慢慢查、慢慢 debug 的东西，现场做。 b.这里有个很实用的方法。 每次面试前，她会把JD、公司、面试类型丢给 LLM，让它 mock interview，而且实际问题经常撞上（笑死，毕竟我估计问题也是AI写的）。 她还列了一张 baseline 清单，能在限时下从头写出来，才算状态在线： ① 端到端实现一个 transformer ② causal / cross / self attention ③ flash attention，以及它的 backward pass ④ MLP 的前向和反向 ⑤ 用 PyTorch 或 JAX 写一个带 SGD 的训练 loop c.还有个细节，越到顶级 lab，越不能靠“我懂这个方向”混过去。他们会问到非常基础，也会问到非常细，甚至会问你熟悉领域里最容易被忽视的部分。 3/ 情绪管理 她说自己最严重的问题是睡不好。一周 10 场面试的时候，整个人快被榨干。她还吃不下，看到食物会反胃，最后只能靠猛灌可乐补糖续命（她也说了，这不是什么最优解，只是她当时能想出的唯一办法）。 她还有一套面试前仪式：背景里插一束新鲜的花、化妆、看同样几个 comfort 视频。 听起来很琐碎，但我觉得非常真实。高压面试最可怕的，不一定是你不会，而是你明明会，但脑子突然空白。 4/ 谈薪是一场暗战，而且你大概率被读穿了 一天最好只排一场面试；先面自己没那么想去的公司练手；让不同 offer 尽量落在同一个窗口。 然后，主动告诉每家公司你还有其他流程。听起来很“职场”，但这些真的会影响最后结果。 到了谈 offer 阶段，peer offer 的重量也完全不一样。OpenAI / Anthropic / DeepMind 这种互相之间的 offer，才真的有谈判筹码（这部分大家都熟练了）。 这部分不要太信“谈判要像盲拍、别亮底牌”那套，好几家公司明确要求她出示竞争 offer 的截图才肯加价，有一家甚至当场质疑她截图的真假（lol）。 而且 recruiter 极其会读人。你多频繁提一家公司、用什么语气谈论它，全都是会被记录的信号。一旦对方知道自己已经是你的首选，你的谈判筹码基本就没了。她说自己很透明、很好读，所以在这上面吃了点亏。 唯一让人稍微松口气的是：公司真的想要你的时候，能报的数字比你以为的大得多。永远值得开口问，多数公司愿意谈。 其实她的履历已经很顶了。但她复盘下来，最有用的结论反而很朴素：做研究，和通过 ML 面试，是两套能力。

Damn，看完DeepMind这段纪录片，我鸡皮疙瘩都起来了🤯 没有激动人心的演讲，也没有盛大的发布会， 就是一个普通的会议室，几个工程师围着桌子，告诉Demis： 我们现在可以在一个月内，预测出所有已知的10到20亿个蛋白质序列。 Demis没有问 "风险是什么？" "ROI是多少？" "我们要不要先开个评审会？" "要不要先融一轮钱再做？" 他只说了两个字。 "Do it." 然后镜头一转， 就是我们所有人都记得的那个时刻： AlphaFold向全世界开源了， 免费， 永久， holy shit！ 我至今还记得2021年的那一天， 整个生物学界都沸腾了， 一个困扰了人类50年的难题，就这么被解决了， 而且没有任何门槛，任何人都可以用。 有意思的是，现在五年过去了， 有人问，AlphaFold赚了多少钱？ 答案是，一分钱都没赚。 但它催生了Isomorphic Labs，这家公司现在正在谈20亿美元的融资。 我觉得这才是最牛逼的商业模式， 先给全人类做一个免费的基础设施， 建立信任，建立生态，建立标准， 然后再商业化， 而不是反过来。 现在的AI圈是什么样子？ 一个PPT，融几千万美元， 参数吹到天上去，实际什么用都没有。 每天都在喊"颠覆世界"，但连一个真正能解决的问题都找不到。 直到DeepMind告诉我们， 真正改变世界的方式，其实特别简单。 发现一个真正难的问题，解决它， 然后免费给所有人用。 很多人说Demis是这个时代最伟大的科学家， 我觉得他更是这个时代最伟大的领导者， 他知道什么时候该停下来思考，更知道什么时候该毫不犹豫地说"do it"。 其实这个世界从来不缺聪明的人， 也不缺有钱的人， 缺的是那种，看到机会就敢all in，看到能造福人类的事就立刻去做的人。 五年前的那个"do it"，改变了整个生物学， 今天的这个20亿美元，只是它结出的第一个果实，而未来，还会有更多！ #DeepMind# #AlphaFold# #AI#