我离开Anthropic加入了OpenAI

人员流动也已是 AI 行业常态。

也在Ilya 和若干OpenAI 离职之后（见 带领OpenAI称王后，Ilya Sutskever宣布离开！出于对 AGI 安全的担忧？ ），也有新人加入OpenAI.

🌟 Karina Nguyen，一位在人工智能领域具有丰富研究与工程经验的专家，宣布了一个重大的职业转变：她从Anthropic离职，加入了OpenAI，继续致力于人工通用智能（AGI）的研究。

🔗 在推文中，Karina澄清了外界对她可能创办新公司的猜测。她幽默地表示，自己并没有这样的计划。并发布了一篇文章链接，其中详细阐述了她在Anthropic的学习和经历。【见阅读原文】

📚 文章名为“Things I Learned at Anthropic”，可以进一步了解她在Anthropic的工作经历和所学到的知识。

下为全 文：

我知道Anthropic永远不会是我最初加入的那个地方，而我自己也发生了很大的变化。两年前，我作为前端开发人员加入时，公司大约有60人，离开时我已经成为一名研究人员，公司人数超过了500。我学到的东西有：

团队进展的速度很大程度上取决于其决策的果断性以及敢于冒险的开放心态。

每次训练新模型时，都会不可避免地出现问题，这些问题通常可以通过仔细查看数据来逆向工程解决。

最简单和最愚蠢的方法往往能奏效。

你必须经历完整的理解过程，才能找到最简单的答案。

当技术如此变革性时，告诉客户如何使用它来解决问题是你的职责。

扩展公司文化需要培养对你的核心价值观的内部拥护者。

约束激发创造力。例如，这产生了一种成本效益高的合成数据文化。

在研究中，美在于将实验性的想法扩展到更大的规模。在产品工程中，美则在于将富有远见的设计理念精炼到你能在给定约束条件下执行的最基本形式。

早期的不良招聘会随着公司的成长产生10倍的影响。当组织对此视而不见（例如，他们不予以解雇，而是让他们影响很多重要决策）时，这更令人心碎。

作为第一个以设计为导向的人很有挑战性，你常常会发现自己在教人们如何思考，而不是做事。但你可以通过不断制作酷炫的演示和幻灯片，从中学到大量关于筹资和组织策略的知识。

评估将是你产品故事的不可避免部分。通过在模型卡中采用他们的评估，你可以帮助学术界，这是一个非常重要且需负责任地认识到的权力地位。

当公司经历快速增长时，我学会了在感到不确定时也要敢于跨越信念的鸿沟。敢于深入未知的问题，承担更多责任，做出远超要求的努力，是我个人成长最多的方式。