​GPT-4o团队引热议：狠狠重任新人，经验职级都是浮云

GPT-4o团队引热议：狠狠重任新人，经验职级都是浮云

GPT-4o 亮相没两天，背后 Omni 团队就被扒了个底朝天：领衔者是 DALL · E 2/3 研究团队成员、Scaling Law 的共同提出者。

更深层次的，团队组成和 Sora 有着类似的规律：不怕启用新人，并且狠狠重任新人。

这里的 " 新人 "，可能是本科 or 硕博刚毕业的应届生，也可能是刚加入 OpenAI 的新成员。

恰如其时地，思维链作者、从谷歌跳槽 OpenAI 的 Jason Wei 跳出来，分享了公司内部派活儿的原则：

派给你的活，绝不与你的职级挂钩。

换句话说，即使是初级工程师，只要有想法，就可能被 OpenAI 委任承担大项目。

而且任命前的评判纯粹根据员工执行表现来，而不是考虑过去这人有过啥优秀业绩。

Jason Wei 说，他在 OpenAI 见过几位毕业不久的工程师，在内部揽了一个重要的大活，他那时候心想，" 哇，要是谷歌，这不得让 L8/L9 的员工来搞？"

好一个任人唯贤！

网友看后感慨万千，感慨 OpenAI 这样独角兽中的超级独角兽，就是需要这股子劲。

给这样的团队 2～3 年，你会看到他们带来的惊艳表现。

具体情况，咱们来扒一扒就清楚了：

做出伟大产品的年轻团队们

本次吃瓜活动，就从最近万众瞩目的 GPT-4o 背后团队（以下简称 Omni 团队）下手吧。

Omni 团队负责人，印度小哥Prafulla Dhariwal（下面我们叫他 PD 哥）。

你可能不咋熟悉他的名字，但一说他的前作你大概率都认识：DALL · E 2、DALL · E 3、一致性模型，还共同提出了 Scaling Law。

谷歌学术显示，这哥的论文引用次数超过了 72500 次，而且还在不断上升中。

想当初，PD 哥是以本科毕业生的身份加入 OpenAI 的，虽然这个本科是 MIT（手动狗头）。

他在 MIT 主攻计算机科学、数学、物理学，并在 MIT 大脑、思维和机器中心担任本科生研究员。

据 PD 哥自我介绍，本科毕业前，他就已经在成立不到 1 年的 OpenAI 实习了，然后 2017 年毕业后正式转正。

我们整理发现，入职前半年，他就参与了 Openai baselines 的团队项目。

然后次年成为了 Glow 的共同作者，接下来更是共同提出 Scaling Law，参与研究 DALL-E 2、DALL-E 3、一致性模型等等。

过去的 18 个月里，他领衔了 GPT-4o 的工作。

项目面世后，奥特曼狂赞他，说如果没有 PD 哥的远见，以及长期以来的才智、信念和决心，就没有 GPT-4o。

OpenAI 总裁 Greg Brockman 也说，多亏 PD 哥 " 建立全能大模型 " 的信念，团队才最终搞定了 GPT-4o。

夸得太卖力，一下就把 PD 哥推到了聚光灯下。

PD 哥自己在推特表示，GPT-4o 是他们团队推出的第一个模型，也是 OpenAI 首个原生多模态大模型。

经由 PD 哥在推特对团队成员的在线点名致谢，我们发现，Omni 团队里有 6 位（疑似）华人面孔。

Yu Zhang：加入 OpenAI 8 个月；此前在 Google DeepMind 工作 6 年。他本科毕业于上海交通大学计算机专业。

Huiwen Chang：加入 OpenAI 1 年；此前在 Google 待过 5 年。她的学士学位是在清华大学姚班取得的。

Li Jing：加入 OpenAI 2 年，曾是 Dall-E 3、Sora 团队成员。本次负责保障 GPT-4o 的图像生成、3D 生成的能力。本科时，Jing 在北大获得物理学学士学位。

Jiahui Yu：加入 OpenAI 3 年 8 个月，现带领 OpenAI 感知团队；入职前参与过 Google 的 Gemini、PaLM 2 项目。Yu 本科时就读于中国科技大学少年班，学习计算机。

Casey Chu：加入 OpenAI 已有 4 年，参与过 GPT-4、DALL・E 2 的研究。

Mark Chen：加入 OpenAI 5 年 8 个月，现任前沿研究主管，曾参与过 DALL・E、GPT-4 等项目。

当然，Omni 团队背后还有大批共同参与者的努力。但就从上述几个人的资料来看，里面既有老手，也有 OpenAI 新来的员工，并不会因为司龄低，就不给派重要的活。

为了佐证这一点，我们又往前再扒了扒，看看之前的项目是否如此。

比如今年春节发布的Sora。

Sora 由两位博士应届生带队研究，这可称为佐证 Jason Wei 分享的 OpenAI 用人秘籍的典范材料。

两位负责人，Tim Brooks和William（Bill）Peebles都是 2023 年刚刚博士毕业，团队里甚至还有 00 后成员。

其中，Tim 是 DALL-E 3 的作者之一，而 William（Bill）Peebles 则和谢赛宁合作，搞出了 Sora 的技术基础之一 DiT。

带队 Sora 的 Tim（左）和 Bill（右）

看看 2020 年发布的 Jukebox。

这是一个在原始音频域中通过唱歌产生音乐的模型，参与人员就有我们刚入职没两年的PD 哥。

当初没掀起什么水花，但着实为现在的 GPT-4o 培养了音频人才，成为了 OpenAI 奔赴 "Her 愿景 " 的基石之一。

再看看 2018 年发布的 GPT-1。

一切故事都始于万神之源，论文《Attention is All You Need》的出现。论文发表当天，OpenAI 刚刚离职的前首席科学家 Ilya Sutskever，就意识到" 它给了我们想要的一切 "。

然后建议同事Alec Radford开始动手研究——彼时距离 Alec 加入 OpenAI 才不到 2 年，也是个本科生。

结果就是，Radford 开发了 GPT 的原型，然后 OpenAI 调动更多人从机器人、DOTA 游戏等项目转型，参与进来开发了 GPT-1、GPT-2 ……

OpenAI 沿着这位本科生主导的佳作，开创了今日盛世。

GPT-1 论文主力 Alec Radford

OpenAI 原来是这样

不只是成员履历，其实从 OpenAI 的组织架构上，就能感知到他们这种任人唯贤的扁平化管理方法。

最明显的是，OpenAI 的研究员，大家都叫 Member of Technical Staff，没有啥称呼上的差异。

怪不得有网友调侃，OpenAI 说初级工程师也能扛大活，但可能你们就没有初级工程师啊……

Greg 曾透露，他们曾认真考虑用哪种职位名称，因为不想简单将他们归为研究人员和工程师。

"Member of Technical Staff" 这一说法继承自施乐帕克研究中心 Alan Kay 的建议。

而且整个 OpenAI 的部门划分也没有很精细，只有数据科学、研究、安全等几个大部门。

但其实不管 GPT-4、DALL · E、Sora 还是最新的 GPT-4o，全部都是项目制的。

整个团队从各个部门抽人组建起来，搭伙干活。

讲道理，在 OpenAI，项目归属感可能比部门归属感更强。

除了 OpenAI，现在很多科技公司和领导人，包括像马斯克的 xAI 在内也都按这套方法在搞。

现在，随着 Omni 团队的揭秘，关于 OpenAI 组织架构和评判标准再次被讨论。

有网友对这种方式表示赞赏，" 这也是为什么我确信创始团队是应届毕业生的新出路 "。

当前的市场环境下，这是满足这种雄心壮志的最佳途径，在传统稳定领域想要获得指导和成长变得十分艰难。

像 Jason Wei 所说，据他观察，一般大公司会对项目有一个隐隐的期望，所以会按职级划分工作内容，项目一般都是自上而下分配的。

重要项目通常派给此前工作表现突出的 " 值得信赖的 "L7 或 L8，这能保证团队有组织、高可靠性地完成工作。

但是对于一个等待大展拳脚的初级工程师来说，想要他遵守一些无关痛痒的条条框框？

不可能，绝对不可能。指望我把活干好不就完事儿了！

虽然这也是许多公司在初创期的通用做法，但事情因 OpenAI 这次发布 Gpt-4o 再次得到曝光后，更多网友开始触景生情，破防了！

顺便再 " 蛐蛐 " 一下自家公司的成长体系：别说了，羡慕。

网友自曝其他大厂不这样

一位曾在微软工作的 " 独立黑客 " 自述了此前一段伤心经历。

他本来负责一个十分具有挑战性的功能，已经做了所有前期工作，也得到了设计部门的认可。但随后就被要求将项目交给一个高级工程师。因为这个工作不符合 " 职级要求 "。

微软的管理者都精于算计（象棋高手），他们晋升的人选都是事先决定好的，合适的项目会分配给那个人，以证明晋升的合理性。

来自谷歌的现员工和前员工们也表示，谷歌在这方面确实做得很糟糕，就算是在 Gemini 时代也没有改善。

初级企业的层级结构扁平化，可以有更大的创新空间。

因此也有人警示，OpenAI" 在这方面需要加强很多工作 "，有前车之鉴在此。

这样的警示并非没有依据。

事实上，如今 OpenAI 飞速发展，人才规模迅速扩展，已经开始出现一丝丝不好的 " 苗头 "。

ChatGPT 发布会之后，OpenAI 一度成为全球 AI 人才向往的圣地，像斯坦福、MIT 等顶尖学术机构，微软、谷歌等顶级大厂的人才都在涌入这里。

但这当中，有不少研究类人才来了没过多久又走了，留不住。

典型如 OpenAI 创始成员、前特斯拉 AI 总监Andrej Karpathy，2023 年 ChatGPT 发布后二进宫；又在一年之后再次离开，如今正在秘密开发一个项目。

还有又回到谷歌担任 DeepMind 研究科学家的Shane Gu，仅在 OpenAI 待了 7 个月，带领团队进入了日本市场。在此之前，他曾在谷歌待了四年。

2022 年 5 月 Shane Gu 参与的研究发现，只要加上一句" 让我们一步一步地思考 "就能让 GPT-3 做数学题的准确率暴涨 61%，引发学术界轰动。

还有其中 DeepMind 老员工 Jack Rae，曾就压缩即智能在 Stanford MLSys Seminar 发表演讲。

此前在 OpenAI 工作了一年多时间，今年 7 月份从 OpenAI 又跳回到谷歌，他可能是唯一一位对 GPT-4 和 Gemini 都有贡献的人类了。

现在，OpenAI 正掀起新一波离职潮，且大部分都是技术团队的人才，甚至随着灵魂人物、首席科学家 Ilya 官宣离职而加剧，超级对齐团队负责人也紧随其后辞职。

而另一边，关于产品、营销方面的人员正在加入。最新消息称，他们还挖来了谷歌搜索广告业务的 21 年老将。

再加上如今频繁的产品级更新、搜索引擎的布局以及同苹果 Siri 的合作……更多商业化操作不一而足，OpenAI 和奥特曼的野心由此可见。