翁家翌访谈：教Researcher做好Engineering远比反过来难

今天看了OpenAI翁家翌被采访的视频@WhynotTV ，他在openai第一次公布员工名单时候就被是仅有的9个华人之一，主要负责RL基础设施的搭建，可以说是最核心的技术人员。

2个小时的视频，很长，但不觉枯燥，认真看完了。这里随便写写我的想法吧。

视频里聊了他的成长路径，从小喜欢数学，初一学编程，高中打比赛，noi 铜牌，大学进清华。大二就开始跟着大佬搞研究，接触强化学习，后面出国，申请phd，没申请上，上了个master，后面就去openai了，他找工作时除了OpenAI的offer之外还有幻方量化新成立的AI lab——即DeepSeek的前身。纯纯大佬剧本。看完有一种感觉，他是非常典型的中国天才成长路径，哪怕是这样的人，在那个清华圈子的评价体系里，还算是普通的。中国优秀的天才还是太多了。

高中就觉醒了，找到了自己的“奖励函数” — “个人影响力”：他认为一个人的成就高低的衡量指标是：在你离开这个世界的那一刻知道你名字的人数。

大学开源作业、搞开源项目天授、tuixue 网站、都是在想办法构建个人影响力，github 上 star 数量 也算影响力的一种。后面他也提到，能进openai的一个因素也是 大佬认为他github 主页非常漂亮。

他的开源项目有一个共同点：他自己有需求，他做东西是因为他自己有痛点，就想到其他人也会有这样的痛点，那么这样的项目就是值得做的项目。

大佬是真上过班的，说到 “提前退休” 眼睛都亮了。

最后，他说人一辈子就一个命题，就是想想你自己这辈子想干啥，可能有段时间想清楚了，但随时间的推移想法又有变化，这个是一生都要思考的问题。

记录了一些我觉得很有道理的观点分享：

1️⃣ 基础设施优先于理论创新：他强调，AI模型的成功更多依赖于正确且高效的Infra，而非单一创新算法。单位时间内可迭代的次数直接决定了研究和产品的竞争力，这也是大公司相比小公司劣势的点。OpenAI内部曾因DeepSeek声称的高效迭代速度而感到警觉，意识到Infra效率是竞争的关键。

2️⃣ “教一个Researcher如何做好Engineering，要远比教一个Engineer如何做好Research来得难。”

3️⃣ 最后有意思的是：他认为自己是一个坚定的宿命论者， 坚信世界是确定性的，没有自由意志，一切都是早已确定的。他能做的只有选择“假装不知道”，专注于体验当下。包括还有一些“这个世界宏观上确定，微观上不确定”的观点，感觉佬平时也没少看量子力学。

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