机器之心报道
编辑：张倩
Eric Jang：「我希望我一生的工作是为人类实现更大的技术飞跃。」
今年上半年，中美互联网、科技公司都迎来了不同程度的裁员和缩招。但与此同时，也有不少人选择了在这个时期跳槽，而且是从令人羡慕的「大厂」跳到他们感兴趣的创业公司。下图是 Mila 研究者 整理的一份「最近离开谷歌的 AI 研究者」 的名单：
名单地址：://docs//d/14M-/edit#gid=0
这份名单包含很多我们熟悉的研究者，比如 重要作者 和 Niki ，他们和同样在名单中的 、 等人一起创立了一家名为 的新公司，致力于让人和计算机以创造性的方式一起工作，从而实现通用智能。
当然，并不是所有人都会在离开谷歌之后创立自己的公司，比如谷歌机器人高级研究科学家 Eric Jang。他在今年三月末从谷歌离职（待了 6 年），4 月 25 日宣布加入挪威机器人公司「 」，担任 AI 副总裁一职。
对于这一选择，不少人可能会问，为什么要选择这样一家公司？这些大厂研究人员在跳槽时都考虑哪些因素？在前段时间发布的一份博客（All Lead to Rome: The Job in 2022）中，Eric Jang 详细介绍了他的决策过程以及他对美国当前机器学习就业市场的了解和对 AGI（通用人工智能）实现路线的看法。
以下是博客原文：
选择下家公司时考虑的因素
就我本人来说，下一份工作的唯一限制因素是我想继续运用自己的机器学习技能。下表列出了我考虑过的各个选项。我和这些公司的董事和创始人都谈过，但大多都没走到接受 HR 正式面试的程度。注意，这些选项的利弊只是我基于 2022 年 4 月的观察所列出的主观观点。在充满炒作的硅谷，一家公司可能在几年内就经历过山车一样的大起大落，所以这张表可能很快就会过时。
注：图中特斯拉一栏中的「No in line for 」指的是马斯克曾威胁要解雇所有在 公司排着长队等咖啡的实习生，并安装了摄像头，以确保此类事件不会再次发生。（来源：://///）
技术领先时间
对我来说，在选择下一家公司时，最重要的决定因素是该公司是否拥有领先竞争对手数年的技术优势。谷歌日志团队的一位朋友告诉我，他对小公司不感兴趣，因为他们在技术上远远落后于谷歌的行星级基础设施，他们甚至还没有开始理解谷歌现在正在解决的问题，更不用说解决谷歌十年前就已经开始着手解决的问题了。
在上表中，我列出了我认为具有独特技术优势的公司。例如， 现在在招聘方面绝对是压倒性的，因为他们在大型语言模型算法方面处于领先地位，能凭借模型 和超参数调优这类商业机密玩转 law。尽管 在算力方面拥有优势，但 显然在创造技术领先时间方面做得很好。
与此同时，如果拿一个 的普通机器学习研究者和一个博士生相比，前者在 raw 方面要领先 15 年。谷歌和 的语言模型在大多数指标上可能比 GPT-3 更强。但在有些情况下，计算方面的技术领先是不够的。于是，一些研究人员离开了谷歌，因为在对外推出基于大型语言模型的产品时，他们不得不经历很多繁琐的程序，这令他们非常不满。
我认真考虑过将我的职业规划转向生成模型（ ），因为：1/2022/04/25/rome.html
