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早期在HuggingFace和剛進AI2時，他一直推崇「多發(fā)模型」，但久而久之，這變成了團隊的負擔。

他沒采納那種「研究生上課不重要」的建議，反而學到了不少扎實的基礎知識。

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項目自然流入； 推薦自然發(fā)生； 你會被當成「AI開放科學的頭部人物」之一，而不必不斷自我證明。

這不是謙虛，而是想說明：

在他剛加入時，Ai2正好在訓練Tülu 2 70B。

用慣性傳感器數據優(yōu)化步態(tài)、避障，甚至控制真實飛行器。

? 作為組織，HuggingFace雖坐擁心智占有率，近期卻面臨動能不足。

如今，他的谷歌引用數已有5千多，h指數為32。

突破圈層的關鍵，不是資源而是契機+準備。

研究生生涯后期，他在心理健康資源頁面上專門列了份「研究現(xiàn)實清單」，記錄所有不如意的事情。

相信只要肯努力多年，多數人都能做成很難的事。不是不夠努力，是沒堅持夠久。

這和他現(xiàn)在很多寫作動機一樣：寫作是最好的學習方式。

而這，正是他始終心系的愿景：AI的未來不屬于孤勇者，而是屬于一群協(xié)力前行、彼此賦能的人。

為機器人生成「復雜地形」進行測試；

這讓他更容易脫穎而出。

有很多沖勁，但沒方向。

在AI領域，太頻繁發(fā)模型，會讓我們來不及掌握、完善下一個模型；

這是他后來變得非常重要的能力。

但一旦飛輪動起來，「發(fā)布頻率」反而可能成為負擔：

不是每次實驗都要成功，但每次投入都能積蓄下一次的突破。

早期的「爆款」通常都不會真的火，只是逐步積累影響力；

他不再是那個親自下場刷代碼的人，而是負責讓項目走得更遠、更穩(wěn)的人。

在AI2的這段時間，是他職業(yè)生涯中最容易被看清楚的一段。

但后來，時差、文化差異等問題接踵而至。

觀眾多了，維護公共輸出的成本也飆升。

2017年秋天，他開始在加州大學伯克利分校電氣工程與計算機科學系讀博。

之后一整年，他幾乎沒什么真正接觸AI研究的機會。

Ai2的高級研究科學家Nathan Lambert，最近分享了他如何走上AI之路。

最終他加入HuggingFace，那是唯一一份符合他要求的工作。

（即使慢一點、質量沒那么高、過程沒那么好玩——重點不在貶低團隊，而是看清自己的能力邊界。）

但他沒能真正融入伯克利AI實驗室，也沒有AI方向的朋友，身邊全是EECS電氣工程那邊的同學。

他們更熟悉細節(jié)，也更擅長把新點子實現(xiàn)出來。

秋天錯過了一次會議投稿，而且很多實驗都失敗了。

在AI領域，太頻繁發(fā)模型，會讓我們來不及掌握、完善下一個模型； 觀眾多了，維護公共輸出的成本也飆升。

指引方向； 提前清除潛在障礙； 創(chuàng)造順暢推進的環(huán)境。

盡管起步艱難、幾經波折，他依舊在AI領域站穩(wěn)腳跟、有所成就。

很會專注，能獨自鉆研技術難題。 相信只要肯努力多年，多數人都能做成很難的事。不是不夠努力，是沒堅持夠久。 對讀不讀完博士，無所謂。大不了拿個名校碩士。 有很多沖勁，但沒方向。

這是一套全新的能力，他還在學習。

其中最寶貴一課，是如何積累勢能（momentum）和心智占有率（mind-share）。

FAIR實習+大量面試，幫他拿到第二個機會——DeepMind的實習。

不管如何，與此同時，他找到了屬于自己的定位：做開放科研的溝通者。

盡管這些工作在都還不錯，但坦白說，沒有哪個項目足以「構建職業(yè)基礎」。

做了第一個LLM排行榜；

很多人會高估別人的執(zhí)行力，低估簡單方案的價值，然后被自己復雜的想法拖?。ǔ翛]成本效應）。

現(xiàn)在，他花很多時間思考：

練出了穩(wěn)定的工作習慣；

這份工作對他來說，幾乎是最理想的狀態(tài)：

那正是深度強化學習的高光時刻，相當于今天RL熱潮的「前浪」。

偶爾，他也會做些學術指導，但非常保護自己的時間。

FAIR的經歷讓他真正學會了如何做實驗、寫代碼。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1901.03737

他另辟蹊徑，選擇了競爭沒那么激烈的方向。

博士畢業(yè)時，他沒有在NeurIPS/ICML/ICLR等頂會上發(fā)表過文章。

當你愿意從舞臺中心走下來，才能搭起更大的舞臺。

對讀不讀完博士，無所謂。大不了拿個名校碩士。

Diffusers提供最先進的預訓練擴散模型，支持圖像、音頻甚至分子3D結構生成

在HuggingFace，他收獲了許多。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2403.13787

最難的是第一步，而愿意埋頭學基礎的人，最終會在別人止步之處繼續(xù)前進。

他的學術背景是MEMS（微機電系統(tǒng)）、高能物理/激光。

上課、讀論文，基本是獨自暗中摸索。

動能可轉化為心智占有率，而后者一旦建立，僅需維持引力便能持續(xù)發(fā)揮影響。

但這也伴隨著風險。訓練AI模型是個異常細致的過程，任務繁瑣、對小細節(jié)的執(zhí)行有極高要求。

前提是你一直踩著油門往前沖。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2305.18290

盡管實習體驗不盡如人意，但他由此積累了寶貴的技術經驗與人脈資源。

正是這個實習把他從「AI圈外人」帶到了「AI圈內人」的軌道上。

博士生導師曾對他說過：「每天專注4小時，你也能改變世界?！?/p>

這是一種完全不同的角色定位。

周圍的同事，年輕、優(yōu)秀、富有驅動力。

這很充實、也很有趣。

他的公開寫作對AI2有明確價值，而他也能持續(xù)鍛煉表達力、擴大影響力。 這樣的工作極其稀有，大多數公司并不會真的幫你個人成長。

Roberto對將機器學習應用于飄升機（ionocraft）感興趣。

他寫了很多申請，但直到畢業(yè)才拿到一些撥款，也算是前人栽樹，后人乘涼。

團隊只要稍微長大一點，可能就能帶來「瘋狂級別」的增益。

剛加入AI2時，他也經歷了一段適應期。

比如HuggingFace最具影響力的模型之一——Zephyr Beta，就是基于他幫助搭建的基礎設施完成的。

現(xiàn)在，他已轉變了工作方式，已經完全可以「因人隨事」而定。

每日必須推進技術進展——或是重大功能，或是代碼優(yōu)化。

你會被當成「AI開放科學的頭部人物」之一，而不必不斷自我證明。

美國藝術與科學院與美國國家工程院（NAE）雙院士、斯坦福大學教授、NLP大牛Chris Manning，如獲至寶，甚至說Nathan Lambert的這兩項工作「救活了DPO」。

這才算搭上AI的邊：

其實那時他沒實現(xiàn)過RLHF算法，也沒完整讀過論文，只是為了搞懂新概念就動筆了。

最后，他以零篇NeurIPS/ICML/ICLR論文完成了AI博士。

他慢慢覺得不再快樂了。

這些為之后遇到契合項目時，他能快速接住、真正發(fā)力打下了基礎。

創(chuàng)造順暢推進的環(huán)境。

基本不做線上社交（線下少量），大多數合作都會婉拒。

此外，他還在特斯拉做過電池工程實習。

如今AI研究如此熱門，太多人只求在簡歷上勾選這段經歷，而非深究細節(jié)——

這兩個概念緊密關聯(lián)卻存在微妙差異——

雖然他一直把自己當「強化學習傳人」，但也沒想太多，寫完就發(fā)了。

所以他更多的貢獻是：

每次和Roberto開會，他都「壓力山大」，生怕漏掉AI博士生「習以為?！沟臇|西。

突破點：公開科研溝通>技術產出

基礎不是障礙，反而是勢能的起點。

但堅守HuggingFace的文化，堅持日拱一卒：

所以，RewardBench是RLHF獎勵模型的第一個評估工具。

他形成了一個非常明確的觀點：

用仿真優(yōu)化新設計，再用硅材料制造出來測試；

如何更有策略地使用積累的影響力？

還訓練了一些有趣的小模型。

而那時的他，卻低估了自己的價值。

盡管當時總覺得自己格格不入，但那份全身心投入的執(zhí)著對真正的研究彌足珍貴。

在Diffusers庫，他做了一些邊緣性的貢獻，還做了不少關于負責任AI的研究。

所以他現(xiàn)在轉向更「少而精」的策略。當飛輪已經轉起來時，更少、更大的動作會更有價值。

這些「邊緣人社群」各有短長，最后大家都找到自己的落點。

雖然未能如愿，但他并未氣餒，反而堅持不懈，一直在主動爭取機會。

但其實，即使是「顯而易見」的事，也很少有人認真去做。

到了2019年冬天，論文成為他的「頭等大事」，雖然最后論文完成了，但成文有點粗糙、略顯拼湊。

因為在這個階段，高質量的輸出才是短期目標，而「被關注」是一個復雜得多的長期變量。

把顯而易見但沒人做的事，及時簡單地做好。

技術最終服務于人，好的科研不是一個人的沖刺，而是一群人的合力。

真正的轉機出現(xiàn)在2019年，Roberto問他要不要跟他去FAIR（Facebook人工智能研究院）實習。

轉機往往藏在別人不經意的一句引薦里。

世界頂尖學術AI研究實驗室

這條路很清楚：一旦你突破了第一道門檻，后面就會順一點——

回頭看，那是他第一次意識到自己的特長：

之后，他加入了Allen人工智能研究所（Allen Institute forAI，簡稱AI2）。

盡管注意力總量雖然在增長，但真正被關注的人反而在減少——

結果它成了RLHF關鍵詞下的長期搜索熱文（雖然現(xiàn)在內容已經有點舊了）。

大多數人放棄得太早了。

優(yōu)化腿部幾何形狀的學習算法；

而那時候，他開始堅持每周寫作，就是這一戰(zhàn)略最有力的驗證。

這次合作從2018年春天開始。

飛輪一旦足夠大，有時候什么都不做反而更有效：

職場中的「飛輪效應」

當時，他做了扎實的工作。

真正的成長不是「更努力」，而是「更聰明地努力」。

他曾主動聯(lián)系Levine和Abbeel，希望加入他們的研究組，但都被婉拒。

目前，該項目已不再積極維護和開發(fā)。

【新智元導讀】他不是天才，博士畢業(yè)0頂會論文，卻靠著堅持寫技術博客，因RLHF「網紅」博客文章一炮而紅，逆襲成功、躋身AI核心圈！技術可以遲到，但影響力不能缺席。這一次，是寫作改變命運。

? 個體持續(xù)積累動能換取行業(yè)影響力；

現(xiàn)在，Chris Manning首次提出直接偏好優(yōu)化DPO的論文，被引用了3000多次。

像Sergey Levine（下圖左）和Pieter Abbeel（下圖右）這類教授，當時炙手可熱，風頭正勁。

通過RewardBench這類重要的學術項目，他表示自己建立了信心：

當飛輪啟動，維持節(jié)奏比盲目奔跑更重要。

勢能來自每天一塊磚，而不是坐等奇跡。當別人還在等待大項目，他已經靠「基礎活」攢下了存在感和專業(yè)度。

RLHF技術博客「出圈」

轉機在他挖出了導師Kris Pister的一封舊郵件。

在HuggingFace從事RLHF期間，他為開源社區(qū)做了很多基礎性工作：

但日積月累，鍛煉了好習慣。

他希望AI能真正朝好的方向發(fā)展，而且堅信更開放的生態(tài)是實現(xiàn)這一目標的最好方式。

這條路，正好也反映了他的AI界朋友圈：一群「AI界的流浪玩具」。

導師幫他牽線認識了當時的Sergey Levine組的博士后Roberto Calandra。

長期研究，就得真正做「長期」準備。

當時是HuggingFace的研究負責人Douwe Kiela，把他招進去，領導人類反饋強化學習（RLHF）團隊。

https://www.linkedin.com/in/natolambert/

關鍵是要把「磚」一塊塊往上堆——

練出了穩(wěn)定的工作習慣； 真正理解了開源AI社區(qū)是怎么運作的。

Roberto Calandra現(xiàn)任德累斯頓工業(yè)大學正教授（W3教授級別），并領導該?！笇W習、自適應系統(tǒng)與機器人」實驗室（LASR）

那段時間最有價值的，其實是：

就像創(chuàng)業(yè)公司在找到產品市場匹配（PMF）前，要不斷試錯迭代，職業(yè)生涯也需要不斷點火：

拿下一份工業(yè)界研究崗，這對他來說才算真正「在AI領域站穩(wěn)了」。

但聽完迎新會、看教授介紹，他立刻就被AI吸引了。

而一旦有了清晰的個人品牌，故事就自然會往你這兒聚攏。

我能獨立提出點子，并帶頭推進高影響力的研究項目。

他不想總是站在最前線親自帶隊，而是希望通過營造環(huán)境、鼓勵他人，讓更多重要項目得以發(fā)生。

讓人沒想到的是，這類崗位會在他畢業(yè)一年后幾乎「消失殆盡」。

盡管前面經歷了不少波折，Nathan Lambert心里一直有一個明確的目標——

一開始就是不?！冈囁埂l(fā)布、調整； 早期的「爆款」通常都不會真的火，只是逐步積累影響力； 真正讓飛輪轉起來的，是多次的積累之后，勢能終于爆發(fā)。

一開始就是不?！冈囁?、發(fā)布、調整；

在AI實驗室趨于封閉、外界關注度飆升的當下，只要持續(xù)做與AI相關的事，在公眾眼里的成長就會指數級上升。

短期研究要產生影響，最有效方式就是把它接入模型訓練流程；

他真正「出圈」的起點，是為HuggingFace寫的第一篇重量級博客——關于RLHF（基于人類反饋的強化學習）。

他表示他越來越喜歡用「飛輪」（flywheel）這個比喻來看待項目、職業(yè)、乃至整個機構的發(fā)展。

真正讓飛輪轉起來的，是多次的積累之后，勢能終于爆發(fā)。

之后，他堅持做研究，同時不斷教學來維持學業(yè)。

HuggingFace如果當時能擴張團隊，并配上合適的技術領導，可能能將影響力擴大好幾倍。

他不是從小泡在實驗室的「圈內人」，而是靠韌性和創(chuàng)造力硬闖出來的。

科研不是單一角色的戰(zhàn)場，推動科學進展的，是一個個看似不起眼、但密不可分的角色組合。

比如在做RewardBench的時候，他整整三個月每天都擔心被別人「搶先發(fā)布」。

盡管在技術上，Nathan Lambert表示這些項目與DPO沒有直接關系。

他們嘗試了用于強化學習的合成環(huán)境項目Simulate，但其實他們人手根本不足。

事后回顧，Nathan Lambert認為入學前，他已有一些些基本特質：

真正理解了開源AI社區(qū)是怎么運作的。

所以只要成為其中之一，收獲會非常可觀。

在ChatGPT之前的那段時間，他在HuggingFace項目之間輾轉，基本是哪里有事、哪里需要人手就去哪兒。

許多時候，參與太多合作會讓人忽略一個問題：你是否能一個人把事做成？

結果發(fā)了后，又過了三個月才有人發(fā)競品。

加入HuggingFace，對Nathan Lambert來說也算幸運，避開了一些聽起來更誘人、但后來大裁員或轉型的公司。

把TRL庫現(xiàn)代化； 探索人類數據合同； 復刻數據集； 做了第一個LLM排行榜； 還訓練了一些有趣的小模型。

https://www.interconnects.ai/p/my-path-into-ai

如果他當初去了那些「前沿AI實驗室}，可能早就被埋沒在其中，職業(yè)成長空間也被壓縮了。

很會專注，能獨自鉆研技術難題。

2022年5月加入HuggingFace后，在ChatGPT問世前的七個月里，他認為并未做出顯赫成果。

這個策略其實很簡單：