仅凭一篇博客，他成功入职OpenAI！核心技术或用于GPT-5训练

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文章摘要

Keller Jordan凭借一篇关于Muon优化器的博客成功加入OpenAI，这一事件引发了广泛关注。Muon优化器是一种为神经网络2D参数隐藏层设计的优化器，通过SGD-动量法生成的更新矩阵，经过Newton-Schulz迭代进行正交化处理，生成接近于半正交矩阵的更新，从而显著提升训练效率。Muon在多个任务中表现惊艳，例如在CIFAR-10中，它将达到94%准确率的训练时间从3.3缩短至2.6 A100秒，提升约21%。此外，在NanoGPT训练中，Muon将验证损失达到3.28的训练速度提升了1.35倍。Muon的卓越性能使其在AI模型训练领域成为一次重大基础创新。

Keller Jordan的研究方法与传统的人工智能研究模式形成鲜明对比。他选择将初步想法作为公开的GitHub仓库发布，而不是以论文形式发表。这种开放和社区共建的方式使得反馈周期从传统的6个多月缩短至仅仅6天。这种分布式实时人工智能研究模式不仅加速了研究进程，还避免了传统论文模式中可能存在的作弊或夸大主张的问题。Keller Jordan的经历表明，在快速迭代的AI世界中，开放和快速响应的研究方式可能比传统的论文模式更为有效。

Muon优化器的潜力不仅体现在其技术性能上，还体现在其对AI研究员就业市场的影响。Keller Jordan的成功表明，发表论文并不等同于产生影响力，关键在于拿出过硬的成果并产生实质影响力。OpenAI的人才选拔标准似乎已经从单纯看学术论文转向综合考察论文、工程和社区等多维度表现。这一趋势可能预示着AI研究员就业市场的未来发展方向，即更加注重实际成果和影响力，而不仅仅是学术论文的发表。

总的来说，Keller Jordan的经历和Muon优化器的成功不仅展示了开放和快速响应的研究方式的有效性，还揭示了AI研究员就业市场的新趋势。在快速发展的AI领域，拿出过硬的成果并产生实质影响力将成为研究员成功的关键。