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RT @eriktorenberg: We should celebrate public safety as much as we do defense. Fund the police. Make public safety a basic human right. Reg…
GP @a16z — Building American Dynamism 🇺🇸 — Anthropologist — Formerly Founder/CEO @OpenDNS — Lokah Samastah Sukhino Bhavantu
非名校科班出身，如何凭借自学和策略性的职业规划，成功入职 DeepMind ？ 文章核心：打破学历门槛 文章的核心观点在于打破“必须拥有顶尖名校博士学位才能进入 DeepMind 这样的顶级 AI 机构”的迷思。作者证明了通过极度自律的系统化自学、高质量的开源项目输出以及有效的人脉网络，也能敲开顶级科技公司的大门。 关键成功要素拆解 💡 独特的“宏/微周期”自学法 不是漫无目的地学习，而是制定了非常严谨的“课程表”： · 宏周期 (Macro Cycles)：每 3 个月通过一个特定主题（如 GANs, Transformers, 强化学习）。 · 微周期 (Micro Cycles)： · 输入模式：阅读论文、看视频教程。 · 输出模式：这是他成功的关键。他强制自己通过写博客、录制 YouTube 视频、开源 GitHub 代码来“输出”所学。这不仅巩固了知识，还成为了他能力的公开证明。 🤝 “输出”即社交 作者并没有海投简历，而是通过建立个人品牌获得了内推机会。 · 他通过 LinkedIn 和 YouTube 分享学习笔记和项目。 · 他的内容吸引了领域内专家的注意（包括 DeepMind 的研究员），从而建立了真实的联系。 · 客观评价：这种“吸引力法则”比传统的求职方式更有效，但门槛极高，需要持续且高质量的内容产出。 🎯 针对性的面试准备 他的准备工作不仅是刷题，而是深度定制： · 研究面试官：阅读面试官发表的论文，了解他们的研究方向。 · 不仅是代码：除了常规的算法题（LeetCode/CTCI），他还深入复习了数学基础、统计学和计算机科学基础（操作系统、数据结构）。 · 文化契合：他深入研究了 DeepMind 的核心使命（AGI，通用人工智能），以便在行为面试中展现出高度的文化契合度。 真实的一波三折 文章非常诚实地记录了并非一帆风顺的过程。他最初申请 Research Engineer (Core team) 实际上失败了，原因是他表现得太热衷于“研究”而非“工程”。但因为技术底子过硬，他被推荐到了 DeepMind 的 Applied 团队并最终拿到了 Offer。这点非常真实且具有参考价值——面试不仅看能力，更看人岗匹配度。 总结与启示 这是一个典型的“非科班逆袭”案例，但它不应被简单地看作“励志鸡汤”。其背后的专业启示是： · 学历的替代品是“公开的工程能力”：如果你没有名校光环，你需要用 GitHub 代码和技术文章来证明自己。 · 长期主义的胜利：作者的学习计划跨度长达数年，期间即使在微软全职工作，也保持了高强度的业余学习。 · 主动创造机会：与其等待机会，不如通过开源贡献和分享知识来让机会找到你。 阅读原文
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
More than 50%, likely 66% Neurips attendees are East Asians (most from USA or China). Good luck gate keeping this technology from the people who build it in large numbers and contribute meaningfully to breakthroughs. As great @YejinChoinka - this is the technology for all of the humanity and all the people around the world should have access to it, and should be involved in governing it. Peace ✌️
Artificial Intelligence @amazon. RL, OSS AI, Coding Agents, General Purpose Agents All views personal!
RT @JoshPurtell: If you're coming to the SF Rust meetup and want to learn how you can do DSPy-like GEPA and MIPRO for your Rust apps Don't…
Asst professor @MIT EECS & CSAIL (@nlp_mit). Author of https://t.co/VgyLxl0oa1 and https://t.co/ZZaSzaRaZ7 (@DSPyOSS). Prev: CS PhD @StanfordNLP. Research @Databricks.
I was talking about snowboarding on stream and I mentioned how expensive Ski boots are. Someone posted this image. I immediately saw the 3 toes and it made sense... Lopping off a toe or two is cheaper than buying a new pair of ski boots.
🥑 Developer Advocate at @GitKraken 👨💻 Somewhat Senior Software Dev 📹 Twitch: https://t.co/heAWl9dFFl 📽️ YouTube: https://t.co/uWnKkyc09Q
Fizzy isn't just for us software nerds. It's for everyone with issues. And issues are everywhere, all the time, all over the places. Capturing them, tracking them, and dealing with them really couldn't get much easier!
Father of three, Creator of Ruby on Rails + Omarchy, Co-owner & CTO of 37signals, Shopify director, NYT best-selling author, and Le Mans 24h class-winner.