Сем Гао, CEO і співзасновник DINQ – Серія інтерв’ю

Сем Гао – провідний дослідник, інженер та підприємець, який обіймає посаду CEO і співзасновника DINQ, платформи наступного покоління для підключення талантів до епохи штучного інтелекту. Спочатку навчався на факультеті цивільної інженерії, він перейшов до штучного інтелекту, опублікував понад 10 статей на топ-конференціях, включаючи NeurIPS, ICML і CVPR, і внесений свій внесок у основні відкриті框ові, такі як PyTorch і TensorFlow.

Гао є другим автором DeepFaceLab, світової відкритої системи заміни облич, яка набрала понад 46 000 зірок на GitHub і увійшла до десятки найкращих проектів штучного інтелекту на GitHub у 2020 році. Він також створив OutfitAnyone, універсальну систему віртуальної примерки, визнану однією з 20 найкращих проектів на HuggingFace Spaces у 2024 році, і розгорнув її комерційно на Taobao, генеруючи понад 100 мільйонів юанів щорічного доходу. Крім того, він написав білу книгу про агента штучного інтелекту Eliza OS, широко цитовану рамку для децентралізованого торгового агента.

З глобальної точки зору на інновації штучного інтелекту, Гао широко взаємодіяв з провідними дослідниками, засновниками та промисловими піонерами, відвідуючи хаби, включаючи Кремнієву долину, Нью-Йорк, Денвер, Давос, Сінгапур і Кіото. Гао заснував спільноту Qingke AI, яка виросла до понад 30 000 публічних підписників і 5 000 експертів, пропонуючи лекції з передової технології, приватні майстер-класи та можливості для налагодження зв’язків. Ця спільнота тепер визнана однією з найбільш професійних і впливових мереж для дослідників, які працюють для xAI, OpenAI, DeepMind, Qwen, Deepseek і інших.

Ви провели кілька років, працюючи над комп’ютерним зором і графікою для AR і VR у Alibaba Cloud, а пізніше консультували з питань систем штучного інтелекту, керованих доведенням людини, у блокчейні. Яка особиста розчарування або точка інфлексії змусила вас покинути ці посади і співзасновати DINQ?

Під час моїх років в академії Alibaba Damo я бачив, як передові технології досягають мільйонів користувачів. Однак моя найбільша розчарування не була технічною перешкодою; це була невідповідність талантів. Я бачив, як блискучі PhD-студенти боролися з реальним розгортанням, тоді як самонавчені “маги кодування” були проігноровані через відсутність престижної марки. Пізніше консультування з систем блокчейну ідентифікації людини вчить мене про силу “Доведення людини”. DINQ – це перетин цих досвідів: місія створити визначальну, об’єктивну доведення цінності для будь-кого, хто будує в епоху штучного інтелекту.

DINQ запускається в момент, коли моделі штучного інтелекту та обчислювальна потужність зростають швидше, ніж таланти, необхідні для їх створення та розгортання. З вашої точки зору, що фундаментально неправильно з тим, як сьогодні виявляється і оцінюється талант штучного інтелекту?

Фундаментальна помилка – “Затримка оцінки”. Хоча можливості штучного інтелекту зростають щомісяця, процес найму залишається в застарілій парадигмі:

Застарілість ключових слів: традиційні фільтри не можуть відрізнити людину, яка просто “використовує” ChatGPT, і людину, яка може архітектувати багатоцільовий робочий процес.

Пастка “елітного походження”: залежність від елітних ступенів або титулів “Большої технології” – це лінька підстава для компетентності. Це ігнорує величезний океан “прихованих перлин”, які насправді рухають інновації в відкритих джерелах або нішевих вертикалях.

Статична проти рідинної: резюме – це знімок минулого; внесок штучного інтелекту – це живий, дихаючий потік даних через GitHub, Hugging Face і колаборативні платформи.

Ви описали DINQ як відповідь на обмеження резюме, профілів LinkedIn і найму на основі ключових слів. Які критичні сигнали про дослідників і розробників штучного інтелекту втрачаються традиційними системами підбору персоналу?

Стандартні системи підбору персоналу не бачать “поведінкової ДНК” будівельника:

Ітеративна стійкість: як користувач досягає уточнення запиту або моделі, поки вона не спрацює?

Контекстуальне володіння: здатність зв’язати розрив між сирим інструментом штучного інтелекту та конкретним бізнес-рішенням.

“Швидкість навчання”: у галузі, де знання знижуються кожні шість місяців, швидкість, з якою хтось освоює нову рамку (наприклад, рух від RAG до агентських робочих процесів), важливіша, ніж загальний досвід.

Карта DINQ агрегує код, публікації, проекти та співробітництво в один підтверджений профіль. Як це змінює визначення “впливу” для молодих дослідників штучного інтелекту, які можуть ще не мати великих титулів або відомих афілійованих?

Карта DINQ змінює визначення успіху з “За кого ви працюєте” на “Що ви насправді побудували”. Для молодих будівельників або неконвенційних творців це гра-чейнджер. Вона агрегує підтверджені внески, незалежно від того, чи це високопродуктивний LoRA, вірусний проект, згенерований штучним інтелектом, чи критичний патч до інфраструктури штучного інтелекту, у репутацію. Це дозволяє студенту в віддаленому районі командувати тим же рівнем поваги, що й інженер у Кремнієвій долині, на основі суто заслуг “Підтвердженого впливу”.

На стороні найму DINQ вводить пошук і висновок, засновані на штучному інтелекті, а не статичні фільтри. Як це змінює те, як компанії визначають кандидатів для високоспеціалізованих доменів, таких як навчання з підкріпленням або багатокористувальні системи?

Традиційний пошук – бінарний (Так/Ні). Пошук DINQ заснований на висновку. Якщо компанії потрібен хтось для “агентів штучного інтелекту”, DINQ не просто шукає ключове слово. Він аналізує фактичний вивід кандидата: чи вирішив він складні цикли висновку та внесок у Langchain або Dify? Як він обробляв затримку API у своїх проектах? Це дозволяє компаніям визначити “спеціалізованих універсалів”: людей з глибоким інтуїтивним відчуттям для навігації конкретних проблем штучного інтелекту, які ще не були перетворені на назви роботи.

Працюючи всередині великих платформ, таких як Alibaba Cloud, що, на вашу думку, великі організації найчастіше не розуміють про оцінку справжньої здатності штучного інтелекту проти поверхневих посвідчень?

Великі організації часто плутають “Минуле походження” з “Будущою адаптивністю”. Вони припускають, що успіх у структурованому, спадковому середовищі перекладеться на успіх у “Дикому Заході” штучного інтелекту. Правда полягає в тому, що здатність штучного інтелекту сьогодні полягає в Агентстві, здатності взяти неоднозначну проблему та використовувати штучний інтелект для її вирішення від початку до кінця. Великі платформи часто пропускають “інноваційних інноваторів”, які насправді рухають стрілку.

DINQ поверхнево співробітництва і довгострокової дослідницької траєкторії по платформам, а не зосереджується на ізольованих досягненнях. Чому цей довгостроковий погляд стає більш важливим, оскільки дослідження штучного інтелекту стають більш міжгалузевими та командно-орієнтованими?

Інновації вже не є сольним спортом; це Колаборативна Еволюція. Розглядаючи траєкторію людини по платформам з часом, ми бачимо її Стратегічну Консистентність. Чи просто стрибає вона на кожен гіп-цикл, чи будує глибоку, міжгалузеву стопку? Коли штучний інтелект стає командно-орієнтованим, побачення того, як людина взаємодіє з кодом і дослідженнями інших, стає кінцевим передбачувачем їх “Культурної Додатки” та технічного лідерства.

Є зростаюча стурбованість тим, що найм штучного інтелекту віддає перевагу видимості, а не заслугам. Як DINQ намагається висвітити високоефективний талант, який інакше міг би залишитися прихованим або недооціненим?

Найм сьогодні віддає перевагу найголоснішим голосам у соціальних мережах, а не обов’язково найталановитішим. DINQ діє як “Квантитативний фонд для талантів”. Ми позбавляємося шуму та дивимося на Густину Цінності. Показуючи високоефективних внесників, які можуть бути “тихими будівельниками” на GitHub, Huggingface або спеціалізованих форумах, ми забезпечуємо, щоб заслуга, а не маркетинг, диктувала, хто отримує найкращі можливості.

Як людина, яка працювала на перетині інфраструктури штучного інтелекту, прикладних досліджень та现在 систем талантів, як ви бачите розвиток відносин між розширенням обчислювальної потужності штучного інтелекту та людською експертизою за найближчі кілька років?

З розширенням обчислювальної потужності “Людина в циклі” еволюціонує від виконавця до архітектора. Ми рухаємось до світу, де “Експертиза” визначається вашою здатністю спрямовувати величезні обчислювальні ресурси до значущих результатів. Відносини не конкурують; вони синбіотичні. “Людина, здібна до штучного інтелекту”, буде найціннішим активом у світовій економіці, люди, які можуть оркеструвати моделі, верифікувати правду та вводити творчу інтуїцію, де алгоритми зустрічають стіну.

Оглядаючи січень запуску, що таке успіх для DINQ у зміні того, як екосистема штучного інтелекту розпізнає, розвиває та розгортає людський талант у масштабі?

Успіх для DINQ означає будівництво “Шару довіри” економіки штучного інтелекту. Ми хочемо побачити світ, де карта DINQ – це єдине “Резюме”, яке вам коли-небудь потрібно. До 2026 року нашою метою є те, щоб змінити глобальний ринок праці у справжню Меритократію у Масштабі, де талант виявляється миттєво, підтверджується автоматично та розгортається до найпресовіших проблем світу, незалежно від географії чи походження.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати DINQ.