Sam Gao, DINQ의 CEO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

Sam Gao는 선도적인 AI 연구자, 엔지니어 및 기업가로, 다음 세대의 인재 연결 플랫폼인 DINQ의 CEO 및 공동 창립자입니다. 처음에는 토목 공학을 전공했지만 이후 AI로 전환하여 NeurIPS, ICML, CVPR를 포함한 최상위 컨퍼런스에서 10개 이상의 논문을 발표하고 PyTorch 및 TensorFlow를 포함한 주요 오픈소스 프레임워크에 기여했습니다.

Gao는 세계 최고의 오픈소스 얼굴 교환 시스템인 DeepFaceLab의 두 번째 저자입니다. DeepFaceLab은 GitHub에서 46,000개 이상의 별을 받았으며 2020년에 GitHub의 상위 10개 AI 프로젝트 중 하나로 선정되었습니다. 그는 또한 2024년에 HuggingFace Spaces에서 상위 20개 프로젝트 중 하나로 인정받은 유니버설 가상 시연 시스템인 OutfitAnyone를 만들었습니다. 이 시스템은 Taobao에서 상업적으로 배포되어 연간 1억 위안 이상의 매출을 창출했습니다. 또한 그는 분산 거래 에이전트를 위한 널리 인용되는 프레임워크인 Eliza OS AI 에이전트 백서를 저술했습니다.

전세계적인 AI 혁신 관점에서, Gao는 선도적인 연구자, 창립자 및 산업의 선구자와 광범위하게 접촉했으며, 실리콘밸리, 뉴욕, 덴버, 다보스, 싱가포르 및 교토를 포함한 허브를 여행했습니다. Gao는 현재 3만 명 이상의 공개 팔로워와 5,000명의 전문가를 보유한 Qingke AI 커뮤니티를 설립했습니다. 이 커뮤니티는 xAI, OpenAI, DeepMind, Qwen, Deepseek 등에서 일하는 연구자들을 위한 가장 전문적이고 영향력 있는 네트워크 중 하나로 인정받고 있습니다.

알리바바 클라우드에서 AR 및 VR를 위한 컴퓨터 비전 및 그래픽스에 여러 해 동안 일한 후, 블록체인에서 AI 기반 인간 증명 시스템에 대해 자문을 하셨습니다. 이러한 역할에서 벗어나 DINQ를 공동 창립하도록 이끈 개인적인 좌절이나 전환점은 무엇입니까?

알리바바 다모 아카데미에서 일하는 동안 저는 최첨단 기술이 수백만 명의 사용자에게 도달하는 것을 목격했습니다. 그러나 저의 가장 큰 좌절은 기술적인 장벽이 아니었습니다. 그것은 인재 불일치였습니다. 저는 현실 세계에 배포하는 데 어려움을 겪는 훌륭한 박사 학위 소지자를 보았고, 저명한 레이블이 없기 때문에 무시되는 “코딩 마법사”를 보았습니다. 이후 블록체인 身분 시스템에 대한 자문을 통해 “인간 증명”의 힘을 배웠습니다. DINQ는 이러한 경험의 교차점입니다. AI 시대에 누구든지 구축하는 데 대한 명확하고 객관적인 가치 증명을 제공하는 임무입니다.

DINQ는 AI 모델과 컴퓨팅 능력이 인재를 구축하고 배포하는 것보다 빠르게 확장하는 시점에 출시됩니다. 귀하의 관점에서, 오늘날 AI 인재를 발견하고 평가하는 것이 근본적으로 무엇이 잘못되었습니까?

기본적인 결함은 “평가 지연”입니다. AI 기능이 월별로 확장하는 반면, 고용은 10년 전의 패러다임에 고정되어 있습니다:

키워드 폐기: 전통적인 필터는 ChatGPT를 사용하는 사람과 멀티 에이전트 워크플로를 설계할 수 있는 사람을 구별할 수 없습니다.

“‘출신 학교’ 함정: 엘리트 학위 또는 “빅 테크” 타이틀에 의존하는 것은 능력의.lazy 프록시입니다. 오픈소스 또는 니치 수직 분야에서 혁신을 주도하는 광범위한 “숨겨진 보석”을 무시합니다.

정적 대 유동적: 이력서는 과거의 스냅샷입니다. AI 기여는 GitHub, Hugging Face 및 협업 플랫폼에서 데이터의 살아있는, 호흡하는 스트림입니다.

귀하는 DINQ를 이력서, LinkedIn 프로필 및 키워드 기반 채용의 한계에 대한 반응으로 묘사했습니다. 전통적인 채용 시스템에서 놓치는 AI 연구자 및 개발자에 대한 중요한 신호는 무엇입니까?

표준 채용은 건설자의 “행동 DNA”를 놓칩니다:

반복적 인내력: 사용자가 프롬프트 또는 모델을 어떻게 개선하여 작동하도록 합니까?

컨텍스트 마스터리: 원시 AI 도구와 특정 비즈니스 솔루션 간의 간격을 연결하는 능력입니다.

“학습 속도”: 지식이 매 6개월마다 감소하는 분야에서 새로운 프레임워크(예: RAG에서 Agentic 워크플로로 이동)를 마스터하는 속도는 총 경력 연수보다 더 중요합니다.

DINQ 카드는 코드, 출판물, 프로젝트 및 협력을 단일 확인 프로필로 집계합니다. 이는 큰 제목이나 잘 알려진 소속이 없는 초기 AI 연구자에게 “영향력”의 정의를 어떻게 변경합니까?

DINQ 카드는 성공의 정의를 “누구를 위해 일하는가”에서 “무엇을 실제로 구축했는가”로 변경합니다. 초기 구축자 또는 비전통적인 창조자에게 이는 게임 체인저입니다. 확인된 기여를 집계하므로 고성과 LoRA, 바이러스성 AI 생성 프로젝트 또는 중요 AI 인프라 버그 수정과 같은 것을 명성으로 변환합니다. 이것은 실리콘밸리 엔지니어와 비교할 수 있는 존경을 명령하는 원격 지역의 학생을 가능하게 합니다.

채용 측면에서 DINQ는 정적 필터 대신 AI 네이티브 검색 및 추론을 도입합니다. 강화 학습 또는 멀티 에이전트 시스템과 같은 고도로 전문화된 도메인에서 후보자를 식별하는 방법이 어떻게 변경됩니까?

전통적인 검색은 이진법(예/아니요)입니다. DINQ의 검색은 추론 기반입니다. 회사가 “AI 에이전트”를 필요로 하는 경우, DINQ는 단순히 키워드를 찾지 않습니다. 후보자의 실제 출력을 분석합니다. Langchain 또는 Dify에 기여했으며 프로젝트에서 API 지연을 어떻게 처리했는지 확인합니다. 이것은 특정 AI 도전을 탐색할 수 있는 깊은 직관을 가진 사람인 “전문 일반인”을 식별할 수 있도록 합니다.

알리바바 클라우드와 같은 대형 플랫폼 내에서 일한 경험이 있습니다. 귀하는 대형 조직이 실제 AI 능력과 표면 수준 자격증을 평가하는 데 무엇을 가장 잘못 이해하는 것으로 생각합니까?

대형 조직은 종종 “과거 출신”을 “미래 적응성”으로 착각합니다. 구조화된 전통 환경에서 성공이 AI의 “와일드 웨스트”에서 성공으로 번역된다고 가정합니다. 진실은 오늘날의 AI 능력이 에이전시, 즉 모호한 문제를 끝까지 해결하는 데 AI를 사용하는 능력에 관한 것입니다. 대형 플랫폼은 실제로 혁신을 주도하는 “쓰라린 혁신가”를 종종 무시합니다.

DINQ는 단일 성과에 초점을 맞추지 않고 플랫폼 간의 협력 패턴 및 장기 연구 궤적을 공개합니다. AI 연구가 더 상호 작용적이고 팀 중심으로 되는 경우 이것이 왜 더 중요해지고 있습니까?

혁신은 더 이상 개인적인 스포츠가 아닙니다. 협력적 진화입니다. 플랫폼 간의 궤적을 시간이 지남에 따라 보면서 전략적 일관성을 볼 수 있습니다. 단순히 모든 하이프 사이클에 뛰어드는 것인지, 아니면 깊은 상호 학제적 스택을 구축하고 있는지 확인합니다. AI가 팀 중심으로 되는 경우, 코드와 연구에 대한 다른 사람의 상호 작용을 보는 것이 기술 리더십과 “문화 추가”의 궁극적인 예측자가 됩니다.

AI 채용은 실력이 아니라 가시성에 대한 편향이 증가하고 있습니다. DINQ는 어떻게 하면 그렇지 않으면 숨겨져 있거나 무시되는 높은 영향力的 인재를 노출할 수 있습니까?

현재의 채용은 소셜 미디어에서 가장 큰 목소리에 호의를 보여주지, 반드시 가장 유능한 사람에게는 아닙니다. DINQ는 “인재 펀드”와 같습니다. 우리는 소음을 제거하고 가치 밀도를看着습니다. GitHub, Huggingface 또는 전문 포럼에서 “조용한 구축자”인 높은 영향力的 기여자를 공개함으로써, 우리는 가장 좋은 기회를 얻는 것이 마케팅이 아니라 공로에 의해 결정되도록 합니다.

AI 인프라, 응용 연구 및 지금은 인재 시스템의 교차점에서 운영한 사람으로서, 컴퓨팅 확장과 인간 전문가 간의 관계가 향후 몇 년 동안 어떻게 발전할 것으로 보십니까?

컴퓨팅이 확장함에 따라 “루프 내的人”은 수행자에서 아키텍트로 발전합니다. 우리는 “전문가”가 의미있는 결과를 향한 거대한 컴퓨팅 자원을 지시하는 능력으로 정의되는 세계로 이동하고 있습니다. 관계는 경쟁적이지 않습니다. 상호 작용적입니다. “AI 지원 인간”은 글로벌 경제에서 가장 가치 있는 자산이 될 것입니다. 모델을 조종하고, 진리를 검증하며, 알고리즘이 벽에 부딪칠 때 창의적인 직관을 주입할 수 있는 개인입니다.

1월 출시를 넘어서, DINQ가 인재를 인식하고 개발하며 대규모로 배포하는 방식으로 AI 생태계를 재정의하는 데 성공하는 모습은 무엇입니까?

DINQ에 대한 성공은 AI 경제의 “신뢰 계층”을 구축하는 것을 의미합니다. 우리는 DINQ 카드가 필요로 하는 유일한 “이력서”가 되는 세계를 보기를 원합니다. 2026년까지, 우리는 글로벌 노동 시장의 진정한 공로제를 구축하는 것을 목표로 합니다. 여기서 인재는 즉시 발견되고, 자동으로 확인되고, 배경이나 지리와 관계없이 세계에서 가장 긴급한 문제에 배포됩니다.

偉大的 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 DINQ를 방문해야 합니다.