Sam Gao, CEO și co-fondator al DINQ – Seria de interviuri

Sam Gao este un cercetător și inginer de top în domeniul inteligenței artificiale, precum și antreprenor, care ocupă funcția de CEO și co-fondator al DINQ, o platformă de conectare a talentelor de ultimă generație pentru era inteligenței artificiale. Inițial instruit în inginerie civilă, el s-a mutat în domeniul inteligenței artificiale, publicând peste 10 articole la conferințe de top, inclusiv NeurIPS, ICML și CVPR, și contribuind la cadre open-source majore, cum ar fi PyTorch și TensorFlow.

Gao este al doilea autor al DeepFaceLab, sistemul de schimbare a feței open-source lider la nivel mondial, care a obținut peste 46.000 de stele pe GitHub și s-a clasat printre primele 10 proiecte AI de pe GitHub în 2020. El a creat, de asemenea, OutfitAnyone, un sistem universal de încercare virtuală, recunoscut printre primele 20 de proiecte pe HuggingFace Spaces în 2024 și implementat comercial pe Taobao, generând peste 100 de milioane de RMB în venituri anuale. În plus, el a scris whitepaper-ul agentului AI Eliza OS, un cadru larg citat pentru un agent de tranzacționare descentralizat.

Cu o perspectivă globală asupra inovației în domeniul inteligenței artificiale, Gao a interacționat extensiv cu cercetători de top, fondatori și pionieri ai industriei, călătorind în hub-uri precum Silicon Valley, New York, Denver, Davos, Singapore și Kyoto. Gao a fondat comunitatea Qingke AI, care a crescut la peste 30.000 de urmăritori publici și 5.000 de experți, oferind discursuri despre tehnologie de frontieră, ateliere private și oportunități de networking. Comunitatea este acum recunoscută ca una dintre cele mai profesionale și influente rețele pentru cercetători care lucrează pentru xAI, OpenAI, DeepMind, Qwen, Deepseek și multe altele.

Ați petrecut câțiva ani lucrând la viziunea computerizată și grafică pentru AR și VR la Alibaba Cloud, și ulterior ați oferit consultanță cu privire la sistemele de dovadă a umanității bazate pe inteligență artificială în blockchain. Ce frustrare personală sau punct de inflexiune v-a determinat să părăsiți aceste roluri și să co-fondați DINQ?

În timpul meu la Academia Damo Alibaba, am văzut cum tehnologia de ultimă generație a ajuns la milioane de utilizatori. Cu toate acestea, cea mai mare frustrare a mea nu a fost o barieră tehnică; a fost de fapt o problemă de aliniere a talentelor. Am văzut doctori brilianți care au luptat cu implementarea în lumea reală, în timp ce “vrăjitorii codificatori” autodidacți au fost ignorați pentru că nu aveau o etichetă prestigioasă. Mai târziu, sfaturile mele cu privire la sistemele de identificare blockchain m-au învățat puterea “Dovezi de umanitate”. DINQ este intersecția acestor experiențe: o misiune de a oferi o “Dovadă definitivă și obiectivă a valorii” pentru oricine construiește în era inteligenței artificiale.

DINQ se lansează într-un moment în care modelele de inteligență artificială și capacitatea de calcul se extind mai rapid decât talentul necesar pentru a le construi și implementa. Din perspectiva dvs., ce este fundamental greșit în modul în care este descoperit și evaluat talentul în domeniul inteligenței artificiale astăzi?

Defectul fundamental este “Întârzierea evaluării”. În timp ce capacitățile de inteligență artificială se extind lunar, procesul de angajare rămâne blocat într-un paradigme vechi de un deceniu:

Învechirea cuvintelor cheie: filtrele tradiționale nu pot distinge între cineva care “utilizează” doar ChatGPT și cineva care poate proiecta un flux de lucru multi-agent.

Capcana “Pedigree”: a te baza pe diplome de elită sau titluri “Big Tech” este un proxy leneș pentru competență. Acesta ignoră marea oceane de “pietre prețioase ascunse” care conduc inovația în surse deschise sau verticale de nișă.

Static vs. Fluid: un CV este o poză a trecutului; contribuția la inteligența artificială este un flux viu de date de-a lungul GitHub, Hugging Face și platforme colaborative.

Ați descris DINQ ca o reacție la limitele CV-urilor, profilurilor LinkedIn și angajărilor bazate pe cuvinte cheie. Ce semnale critice despre cercetătorii și dezvoltatorii de inteligență artificială sunt ratate de sistemele tradiționale de recrutare?

Recrutarea standard ratează “ADN-ul comportamental” al unui constructor:

Reziliența iterativă: cum rafinează un utilizator o solicitare sau un model până funcționează?

Stăpânirea contextuală: capacitatea de a face legătura dintre un instrument brut de inteligență artificială și o soluție de afaceri specifică.

“Rata de învățare”: într-un domeniu în care cunoștințele se depreciază la fiecare șase luni, viteza cu care cineva stăpânește un nou cadru (cum ar fi trecerea de la RAG la fluxuri Agentic) este mai importantă decât numărul total de ani de experiență.

Cardul DINQ agregă cod, publicații, proiecte și colaborări într-un singur profil verificat. Cum schimbă aceasta definiția “impactului” pentru cercetătorii de inteligență artificială la început de carieră care nu au încă titluri mari sau afiliere cunoscute?

Cardul DINQ schimbă definiția succesului de la “Pentru cine lucrezi” la “Ce ai construit de fapt”. Pentru constructori la început de carieră sau creatori non-tradiționali, acesta este un joc schimbător. Acesta agregă contribuții verificate, indiferent dacă este vorba de un LoRA cu performanță ridicată, un proiect generat de inteligență artificială viral sau o corectură critică a unei infrastructuri de inteligență artificială, într-o “Reputație”. Acesta permite unui student dintr-o zonă îndepărtată să primească același respect ca un inginer din Silicon Valley, pe baza meritului “Impactului verificat”.

Pe partea de angajare, DINQ introduce căutarea și raționamentul nativ de inteligență artificială, în loc de filtre statice. Cum schimbă acest lucru modul în care companiile identifică candidați pentru domenii foarte specializate, cum ar fi învățarea prin întărire sau sisteme multi-agente?

Căutarea tradițională este binară (Da/Nu). Căutarea DINQ este bazată pe raționament. Dacă o companie are nevoie de cineva pentru “agenți de inteligență artificială”, DINQ nu caută doar cuvântul cheie. Acesta analizează outputul real al candidatului: a rezolvat bucle complexe de raționament și a contribuit la Langchain sau Dify? Cum a gestionat întârzierea API-ului în proiectele sale? Acest lucru permite companiilor să identifice “Generalisti specializați”: oameni cu intuiție profundă pentru a naviga în provocări specifice de inteligență artificială care nu au fost încă transpuse în titluri de job.

Având în vedere experiența dvs. în cadrul unor platforme mari, cum ar fi Alibaba Cloud, ce cred companiile mari că este greșit în evaluarea capacității reale de inteligență artificială versus calificările de suprafață?

Companiile mari își imaginează adesea că “Pedigree-ul trecut” este sinonim cu “Adaptabilitatea viitoare”. Ei presupun că succesul într-un mediu structurat, moștenit, se traduce în succes în “Wild West”-ul inteligenței artificiale. Adevărul este că capacitatea de inteligență artificială de astăzi se referă la “Agent”, capacitatea de a lua o problemă ambiguă și de a o rezolva de la capăt la coadă, folosind inteligența artificială. Companiile mari adesea ratează “inovatorii harnici” care sunt de fapt cei care mișcă acul.

DINQ prezintă modele de colaborare și traiectorii de cercetare pe termen lung, de-a lungul platformelor, mai degrabă decât se concentrează asupra realizărilor izolate. De ce devine această perspectivă longitudinală mai importantă, pe măsură ce cercetarea în domeniul inteligenței artificiale devine mai interdisciplinară și condusă de echipă?

Inovația nu mai este un sport individual; este o “Evoluție colaborativă”. Prin a examina traiectoria unei persoane de-a lungul platformelor, în timp, vedem “Consistența strategică”. Sunt ei doar săriți pe fiecare ciclu de hype, sau construiesc o stivă interdisciplinară profundă? Pe măsură ce inteligența artificială devine condusă de echipă, a vedea cum o persoană interacționează cu codul și cercetarea altor oameni devine predictorul final al “Culturii adăugate” și al conducerii tehnice.

Există o preocupare crescândă că angajarea în domeniul inteligenței artificiale este influențată de vizibilitate, mai degrabă decât de merite. Cum se străduiește DINQ să aducă la suprafață talente de impact ridicat care ar putea altfel rămâne ascunse sau ignorate?

Angajarea de astăzi favorizează vocile cele mai puternice de pe rețelele de socializare, nu neapărat cele mai talentate. DINQ acționează ca un “Fond de capital pentru talente”. Ne îndepărtăm de zgomot și ne uităm la “Densitatea valorică”. Prin a aduce la suprafață contribuitori de impact ridicat care ar putea fi “constructori liniștiți” pe GitHub, Huggingface sau forumuri specializate, ne asigurăm că meritele, nu marketingul, dictează cine primește cele mai bune oportunități.

Ca persoană care a operat la intersecția infrastructurii de inteligență artificială, cercetării aplicate și, acum, a sistemelor de talente, cum vedeți evoluția relației dintre extinderea calculului de inteligență artificială și expertiza umană în următorii ani?

Pe măsură ce calculul se extinde, “Omul din buclă” evoluează de la a fi un executant la a fi un arhitect. Ne îndreptăm către o lume în care “Expertiza” este definită de capacitatea dvs. de a conduce resurse masive de calcul către rezultate semnificative. Relația nu este competitivă; este simbiotică. “Omul împuternicit de inteligența artificială” va fi cel mai valoros activ în economia globală, indivizi care pot orchestra modele, verifica adevărul și injecta intuiție creativă acolo unde algoritmii lovesc un zid.

Privind dincolo de lansarea din ianuarie, ce înseamnă succesul pentru DINQ în a redefini modul în care ecosistemul inteligenței artificiale recunoaște, dezvoltă și implementează talente umane la scară?

Succesul pentru DINQ înseamnă construirea “Stratului de încredere” al economiei inteligenței artificiale. Vrem să vedem o lume în care un Card DINQ este singurul “CV” de care veți avea nevoie vreodată. Până în 2026, obiectivul nostru este să fi reschimbat piața globală a muncii într-o adevărată “Meritocrație la scară”, în care talentele sunt descoperite instantaneu, verificate automat și implementate pentru a rezolva cele mai urgente probleme ale lumii, indiferent de geografie sau background.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre DINQ ar trebui să viziteze DINQ.