米国PhD応募からAI業界就職までの道のりに関するインタビュー | オリジナル、AI翻訳
出典: chatgpt.com
A: 李志偉（Zhiwei Li）、AIと金融の交差点で活動するソフトウェアエンジニア。
B: 金海峰（Haifeng Jin）、AIインフラに取り組むソフトウェアエンジニア。
以下の対話は文法修正と軽微なAIによる精緻化が施されています。
目次
- PhDの動機と応募プロセス
- 主な目的は米国での就職確保
- PhDはティーチング/リサーチアシスタントシップで資金提供
- 奨学金付きで修士より安価
- 入学には教授への大量アウトリーチが必要
- PhD研究と指導教員の選択
- 指導教員の変更で1年余分に費やす
- 教授の生産性とサポート性のバランス
- 現役学生からの内部情報を活用して選択
- 研究、コーディング、キャリア目標
- コーディングスキルは研究と業界就職に不可欠
- 卒業に論文は必須ではない場合も
- オープンソースプロジェクトで専門性を実証可能
- 米国の就職市場とグローバル機会
- 米国ではトップテックプロジェクトへのアクセス
- 社内異動は新卒応募より容易
- 現在の初級レベル就職市場は極めて競争激化
- TOEFL、GRE、言語準備
- TOEFLとGREをそれぞれ3回受験
- GREの語彙はTOEFLより難易度が高い
- テストスコアは多くの大学応募に十分
- オープンソース開発とAutoKeras
- オープンソースではユーザビリティをイノベーションより優先
- プロジェクトの早期立ち上げが成功確率を高める
- 明確化のための大規模リファクタリングが必要な場合も
PhDの動機と応募プロセス
A: 今車の中でマカオのSIMカードを使って2台の携帯を使っています。声は聞こえますか？
B: はい、今はっきり聞こえます。動画もスムーズです。
A: わかりました。ネットワークが悪いならカメラをオフにしましょう。あと、音量を上げていただけますか？私の方は最大です。2台目の携帯で録音して文字起こし用に使っています。
B: 音量を上げました。カメラをオフにするのは構いません。
A: 完璧です、ありがとうございます！ところで、数年前に会った時と同じく若く見えますね。
B: ありがとうございます。あれから6年、2019年ですね。
A: カッコいいですね。私のウェブサイト、lzwjava.github.ioを開いてスクリーンを共有していただけますか？
B: わかりました、PCに送ります。スクリーン共有の許可が必要です。ホストが参加者のスクリーン共有を無効にしているようです。
A: Zoomの設定を変更して全員が共有できるようにします。もう一度試してください。
B: 今できました。共有中です。見えますか？拡大しましょうか？
A: はい、はっきり見えます。
A: それで、私は何と…この質問については、私たちは友達なので、そんなにフォーマルではありません。もし何かが簡単すぎたり、繰り返しすぎたり、GoogleやChatGPTですぐに検索できるような内容なら、スキップしましょう。私はあなたの知識をまだ比較していないので、情報が不足しているかもしれません。また、私の視点から、AIの観点からすると、プロンプトエンジニアリングのコンテキストはこの対話には適していないかもしれません。だから、あなたが言いたいことを自由に話してください。もしもっと共有したいことがあれば、どうぞ。いいですか？
B: もちろん、もちろん。
A: わかりました。まず、米国でPhDを目指した動機は何ですか？
B: これはよく聞かれます。第一の動機は、米国の就職市場で仕事を見つけること、特にシリコンバレーのトップテック企業で働くことでした。それが第一の目標です。修士号でも可能ですが、PhDの方がアシスタントシップや奨学金で資金面の負担が少なく、家族の経済的負担を軽減できます。だから修士ではなくPhDを選びました。私の目標は、米国で修士号を取得する多くの学生と同じで、米国で高給の仕事を見つけることです。
A: わかりました。質問を広げます：PhDは何年かかり、総費用はいくらでしたか？
B: PhDの修了には6年かかりました。標準は5年です。1年目に指導教員を変更したため、新たに5年やり直す必要があり、合計6年かかりました。
A: まず、5年または6年の学費。次に、生活費です。
B: アシスタントシップ（ティーチングアシスタントやリサーチアシスタント）を得られれば、学費は全額免除されます。何もしなくてもよく、毎月給与が支払われます。私は田舎のエリア、ヒューストンから1時間ほど離れたテキサスA&M大学のCollege Stationで働いていました。月給2000ドルで学費は無料、生活費をまかなえて、少し貯金もできました。多くの人は夏のインターンシップでさらに稼ぎます。主な費用はプログラム開始前の出費です：応募料、航空券、最初の家賃とデポジット。これらは事前に支払う必要があります。
A: その費用は10万元ぐらい？10万元でまかなえますか？
B: そうですね、10万元で十分だと思います。私は良いエージェントを使わず、自分で応募書類を準備し郵送したので、かなりの費用を節約できました。約4万元かかりました。
A: 4万元。わかりました。もしエージェントに5万元払って応募準備を手伝ってもらえば、ほぼ10万元ですね？
B: そうですね。一つお願いがあります。iPhoneを使ってメモアプリで録音していただけますか？私の携帯も録音していますが、私の声がよく聞こえないかもしれません。あなたの方でも録音して、終わったらm4aファイルで声のメモを送っていただけますか？携帯を使っているので、開いてあなたの方でも録音していただけますか？
B: わかりました、iPhoneで録音する方法を確認します。
A: 「Voice Memos」にあります。赤いボタンを押すだけです。
B: わかりました。今録音しています。
A: ありがとうございます！助かります。ときどき録音を誤って止めてしまうので、インタビューが失われたら大変です。
B: 大丈夫です。私の声だけですが、私の方で録音しておきます。
A: 大丈夫です、私の質問は重要な部分ではないので。
A: わかりました。学費と費用の情報は理解しました。エージェントとDIY—自分でやった、ですね。彼らは…質問です：あなたはGREについても話しましたね。大丈夫です。2つ目の質問：あなたは北京林業大学、BUPT、ACM ICPCにいましたね。あなたの決断を共有してください。中国地域で銀メダルを取りましたか？コンテキスト：あなたはICPCで銅メダルを取りました。BUPTに行くのは、メダリストや何かですか？北京林業大学に行く前に、あなたは既にスターでしたか？海外に行きたいと思っていましたか？それとも、大学での優れた成績がその決断のきっかけですか？それとも、米国に行く前に運が良かったですか？私はあなたが多くのトラブルを避けられたと思います。それは賢明だと思います。PhDに行く前の経歴があなたにどのように影響しましたか？
B: まず、北京林業大学に行く前は留学について何も知りませんでした。入学後、多くのクラスメイトがGREの準備をして海外の修士課程を目指しているのを見て、興味を持ちましたが、自分でやろうとは決めませんでした。ICPCで銅メダルを取ったとき、次のキャリア目標を見つける必要があると感じました。大学に入学したときの目標は達成していたので—メダルを取ることを決めて、取りました。調べた結果、留学はとても良いことだと思い、主に優れたソフトウェアエンジニアの仕事を見つけるための次の目標として留学を決めました。だから、良い仕事を見つける方法として留学を選びました。
A: わかりました。銅メダルは3年次ですか？
B: 3年次です。
A: ここで3番目ですね。あなたが北京郵電大学の修士課程に行き、その後北京林業大学の302号室に戻ってきて、そこで初めて会ったのを覚えています。
B: そうですね、その時はまだ銅メダルを取っていませんでした。
A: その日を覚えていますか？あなたは北京林業大学に何かを片付けに戻ってきて、302号室のセミナー室を訪れたのを覚えています。あなたはその夏に卒業したばかりで、私もその夏に北京林業大学に行きました。あの寺、素敵でしたね。
B: すごい、よく覚えていますね。
A: ただ記録しているだけです。あなたは一度だけではなく、たぶんGPAの手続きなどで何度か戻ってきたのではないですか？2、3回ぐらいですか？修士課程に行った後も、学部時代の大学にGPAの手続きなどで戻ってきたことがありますか？私のGPAのことですか？推薦状ですか？わからないです。
B: すみません、質問は何ですか？私の記憶では、北京郵電大学の全国プログラムに行った後も、時々北京林業大学に戻っていました。
B: はい、戻りました。
A: なぜ戻ったのですか？
B: 楽しみためです。プログラミングコンテストがあったり、クラブに新メンバーを勧誘したり。主に楽しみのためです—PhD応募とは関係ありません。ただ楽しみのためです。
A: 修士課程は2年ですか、3年ですか？
B: 修士課程は3年ですが、2年目の終わりにテキサスA&M大学に行きました。修士課程とPhD課程が1年重なりました。2年で全てのコースを修了し、必要な単位を取得したので、3年目はBUPTのキャンパスにいる必要がありませんでした。
A: では、2016年か2017年頃に米国に行ったのですね？
B: 2015年でした。
A: 2015年、早いですね。2020年か2021年ごろに卒業ですか？
B: はい、2021年です。
A: わかりました。私は米国に2回行ったことがあります。1回目は3月頃、基本的にシリコンバレーに行きました。2回目は2017年、シリコンバレー、シアトル、ニューヨーク、ナイアガラの滝など複数の場所に行きました。あなたに会おうとしましたが、たぶん会えなかったです。
B: そうですね、ラスベガスで大量射撃事件があった時にあなたがいたのを覚えていますよね？
A: そうです。飛行機を降りたところで、空港のテレビで…私は近くのホテルに行きました。その時、犯人はまだ見つかっていませんでしたが、私はとても興味があったので、大量射撃現場の周り、100-200メートルほどの場所に行きました。警察は私に戻るように、そして「消えろ」と言いました。彼らは犯人対応で忙しかったのです。人々は泣いていました。中国のバスケットボール選手もいました。テーブルは閉まっていて、人々は泣きながら電話をかけていました。ホテル内で至る所で銃声が聞こえました。ショッキングでした。犯人がどこにいるのかわかりませんでした。次の部屋にいるかもしれません。多くの警察官がいました。夜はホテルの明かりを消せず、ついにホテルに着いて明かりをつけたままにしました。銃撃犯？全然楽しくありません。とても眠れず、とても怖かったです。あなたはその時テキサスA&M大学にいましたね。
B: はい、そうです。
PhD研究と指導教員の選択
A: 公に共有できますか？もし指導教員の変更が良いことでないなら、この質問は避けてもいいです。変更した理由を共有していただけますか？あなたが戻って考え直すなら、変更には1、2年かかったので、もし最初から指導教員をもっと慎重に選んでいれば、変更しなくても済んだかもしれません。だから、あなたが変更した理由は米国に行く人にとって非常に重要だと思いますよね？
B: はい、重要だと思います。学ぶべきことがあります。主な理由は、当時の教授選びの基準が賢くなかったことです。BUPTで勉強している時、多くの教授が学生を非常に厳しく指導し、学生は研究や卒業に苦労しているのを見ました。そのような教授を見つけたくなかったので、私の基準は「良い人」を探すこと—それが第一の基準でした。何人かの教授と話をして、一番優しい人を選びました。それが最初の指導教員でした。
問題は、その教授が1年ほどで研究室の維持をやめたくなったことです。理由はわかりません。彼女は私に「本当に興味のあることを追求しなさい」と言いましたが、本当の理由は研究室の維持が大変だったからだと思います。彼女はとても優しかったですが、優しすぎて学生を押さないタイプでした。彼女は維持が大変だと感じ、全員に指導教員を変えるよう言いました。そこで私は別の指導教員に変わりました。学んだこと：バランスを見つける必要があります。単に一番優しい教授を選ぶのではなく、生産的かどうかを見る必要があります。理想は、学生に優しく、かつ勤勉で生産的な人です。それができなければ、この2つのバランスを取り、一方だけを最適化しないことです。
A: わかりました。これは事前に知るのは難しいですよね？
B: そうです。彼らの論文の実績や面接から判断するしかありません。その教授の研究室に知り合いがいれば、直接聞くことができます。
A: これはいくつかのことに関係します：一般的な観察—どれだけ優しいか、どれだけ押すか、生産性。だから、その教授はとても優しく、才能があったが、楽な生活を好んだため、仕事が進まず、圧倒されて研究室を閉める決断をした、ということですね？
B: そうです、それが私の理解です。彼女自身はそう言いませんでしたが、私の理解です。
A: この調整は、テキサスA&Mに入って2年後に起こったのですか？
B: 1年後です。だからこれは…
A: これらの調整は早い段階で起こります。
B: はい。
A: 違いは何ですか？1年経って新しい指導教員を見つけたとき、見つけやすかったですか？それともまだ難しかったですか？
B: 大学にいると2人目はずっと簡単です。適切な指導教員を見つけるための情報が多くあります—全ての潜在的な指導教員の人柄。適切な人を選べ、また彼らの学生選びの基準も知っているかもしれません。だから適切な指導教員を選べ、彼らの研究室に入るための面接をどのようにパスするかもわかります。
A: わかりました。私たちのコアとペースを確認しましょう。今日はどのくらい時間がありますか？会社ですか？休憩なしの真ん中ですか？1時間、30分、10分でも話せますか？
B: あと30分ほどは完全に自由です。今日はレーバーデー、休日です。
A: わかりました、休日ですね。まだ30分あります。では少し早く進めましょう。同じルーチンです：私はメモを取ります。後で推薦が2、3あり、それからTOEFLスコア、GPA、認識。それから指導教授にアプローチし、応募してメールを受け取り、受け入れて、それを移民やFビザに使い、全てを済ませて、それから行ける、ですね？専攻は何ですか？会議は何かの理由で終わるかもしれません。私は新しいものをセットアップします。大丈夫です。もし終わらされても、私は新しいものをセットアップします。今のところまだ話せます。
B: 応募の準備方法を簡単に説明します。私はエージェントを使いませんでした。主に自分で全てを書き、淘宝で英語の校正やライティングヘルプサービスを利用しました。彼らは手紙の校正を手伝ってくれました。また、広く使われているサービスを購入しました…彼らは人気のある調査を使用していると思います。基本的に、私は全て自分で書き、誰かに校正を手伝ってもらいました。これはフルエージェントサービスより安価です。ビザについては、全ての書類に記入して郵送するだけです。簡単です。お金を節約したいなら方法はありますが、大したことではないと思います。主な費用は応募料で、これは避けられません。
A: 一つの大学の応募料は100ドルか200ドルぐらいですか？100ドルか200ドルぐらいですね。
B: はい、50ドルから150ドルぐらいだと思います。
A: 50ドルから150ドル、わかりました。
B: 全ての書類に記入して郵送しましたが、それでも多くの大学から返事がありませんでした。そこで教授に連絡を始めました。返信率は非常に低かったです。PhD応募ではやらなければならないことです。書類を終えて郵送した後、教授に連絡する必要があります。私の返信率は：10通のメールを送ると1通の返信がありました。その中で、受け入れ率は10%でした。だから、送った全てのメールの1%が、私と一緒に働きたいという興味を示した教授でした。コネクションがない限り、多くのメールを送らなければなりません。私にとって難しかった主な理由は、応募する大学のリストを間違えて選んだことです。とても良い大学だけに応募したので、教授に連絡するのが難しかったです。もし自分がオファーをもらえる大学を正しく見積もれれば、そんなに多くのメールを送る必要はありません。
A: つまり、テキサスA&Mレベルの大学を選ぶべきだったということですね。スタンフォードやMITのような大学にも応募しました。あなたは自分の候補者としての価値を過大評価していました。一生懸命働いてトップに行けると思っていましたが、教授から見れば、あなたは普通、平均的だった。彼らは多くの優秀な人材を見ているので、選考基準が高いです。
B: 私は自分を過大評価していました。アドバイスを求めた人はあなたのような—PhD応募のとき、私はキャリアや応募で成功した知り合いにたくさんアドバイスを求めました。彼らは皆、非常に才能がありました。私がリストを見せても、過大評価しているとは言わなかった。なぜなら、彼らがリストを準備したとき、ちょうど良いと感じていたからです。彼らは自分が十分でないと感じたことがないので、リストが自分に合っているかどうかを評価できなかったのです。アドバイスを求める時、あなたより優れた人に聞くので、良い大学へのバイアスが生じます。だから私は自分を過大評価しました。誰かのアドバイスを100%信用しないで、自分の状況をよく見て正しい決断を下してください。
A: わかりました。では、上記のPhDや最初のPhD応募について早送りします。もし今なら、もし今…あなたの場合は違います：北京林業大学中退、今准学士号を取得、中国で10年間消息不明。でも、もしあなたが今再びBUPTの修士課程にいて、同じ背景があるなら、何を修正しますか？3つのポイント、またはとても短い5つのポイントで、何をよりよくしますか？どうしますか？
B: あなたならBUPTプログラムに入れるかもしれません。
A: もし今、10年前に戻るとします。
B: PhDの準備をよりよくするには？
A: はい、どのようなルートを選びますか？私たちはいくつかのことを言います：1つ目、指導教員を賢く、よりよく選ぶ。2つ目、中レベルまたはテキサスA&M以下のレベル、より広い範囲を選ぶ。トップだけに絞らない。それは不要な努力ですよね？他にどんなポイントを追加しますか？
B: そんなにありません。ベストなケースは、PhDプログラムにいる学生と直接コネクションを持つことです。教授についての情報を得ることができれば、非常に役立ちます。私は目隠しで応募し、ガイダンスや内部情報なしでやったので、非常に難しかったです。多くの大学に応募しなければなりませんでした。もしどの研究室が採用中で、研究室の状況を知っていれば、多くの大学に応募する必要はありません。成功確率の高い数校に集中できます。それが努力を集中させるのに役立ちます。状況によるでしょう。私は当時PhDプログラムにいる人を誰も知りませんでしたが、今なら情報を得るのは簡単です。今応募する人はもっと情報を得ようと試みることができます。
A: わかりました。
A: はい、はい、はい。
B: はい、それは続きの議論です。
研究、コーディング、キャリア目標
A: パート2：あなたはコーディングを楽しんでいたので、この男について。クリティカルなスイッチパターンを考えた瞬間は何ですか？3つ挙げてください。あなたはコーディングを論文執筆よりも楽しんでいたので、どのようにバランスを取りましたか？あなたは公開情報で、論文が嫌いだと言ったことがありますが、後にAutoKerasをやりました。AutoKerasを何年かやっているうちに、それについて非常に良い論文を実際に書きました。だから最終的に非常に良い論文を書きましたが、あなたは…だから話はそんな感じです。あなたは論文とコーディングをどう見ますか？PhDの旅の中で、あなたの興味はどのように変わりましたか？
B: コーディングやソフトウェアエンジニアリングは常に重要です。研究、就職活動、後のキャリアに役立ちます。論文を書くには、適切なトピックを選び、研究の正しい方法—同僚や指導教員、あなたがいる環境に影響されます。私は研究で非常に良い仕事をしたとは思いません。主に、研究トピックでスーパースターになるという情熱がなかったからです。多くのPhD応募者や学生のように、そんな夢はありませんでした。私の目標は常に、米国で高給の仕事を見つけることでした。論文は役立ちますが、全体的な評価の一側面に過ぎません。私は素晴らしい論文を出版することにこだわりませんでした。大企業に入る方法にもっと関心がありました。PhD学生が論文出版を心配しすぎる必要はないと思います。良い学生であれば、基本的なコースをこなし、コーディングの仕方を知り、論理、推論、書き方を理解していれば、卒業要件を満たせます。研究論文を書くことに非常に情熱的である必要はありませんし、非常に優れている必要もありません。
A: あなたはオープンソースプロジェクトもやっていました。それはあなたが論文に対して非常に高い基準を設けずに、徐々に書くことを可能にしましたね？
B: テキサスA&Mでは、論文出版に対する厳しい要件はなかったと思います。指導教員が卒業できると思えば、卒業できます。もちろん、防衛に合格する必要がありますが、通常、委員会は指導教員の意見に同意します。基本的に、指導教員の判断によるもので、厳しい要件はありません。
A: あなたのPhD論文はAutoKerasについてですか？
B: 一般的にはそうですが、AutoKerasは間違いなく最も重要な部分です。
米国の就職市場とグローバル機会
A: カッコいいですね。私のIELTSスコアは6です。2022年のIELTSスコアは6です。今、3年が経ち、私は働き、勉強し、英語を使っています。これが私の状況です。北京林業大学を1年で中退しました。今、広東外語外貿大学でコンピューターサイエンスを専攻し、9つのコースを修了しました。残り7つのコース—4つはコンピューターサイエンスで、線形代数や基礎電子工学などです。まだ7つのコースが残っています。私は中国で10年間消息不明で、DBS銀行、HSBC銀行の契約エンジニアとして金融プロジェクトに携わってきました。また、スタートアップを持っていて、iOS/Androidエンジニアリングもやってきました。私は准学士号を取得する必要があると思いますか？私は学士号ではなく准学士号を持っています。私には2つの方法があります。どのような方法をお勧めしますか？私はあなたと目的を共有したいと思います。米国ではなく、香港、シンガポール、英国で働きたいです。私は海外で働いてインターネットの自由を楽しみたいです。私は家族を連れて海外に行きたいです。どのような方法をお勧めしますか？
B: もし私の道—海外の修士またはPhDプログラムに応募して、その後仕事を見つける—を選ぶなら、修士またはPhDプログラムには学士号が必要です。確認してください。この道は難しくなっています。多くの人が応募しており、競争が激化しています。米国のトップ50または100の大学では、多くの学生が中国の大学から来ており、入学枠を埋めています。
もう一つの方法は、仕事での異動です。例えば、中国でAmazonやGoogleに勤めていれば、機会があれば他の国に異動できます。これは簡単かもしれません。なぜなら、あなたは既に価値を生み出せることを証明しているからです。あなたの会社内での機会にさらされやすいです。修士/PhDプログラムの場合、彼らは背景を非常に重視するので、他の人と競争する際に優位性がないかもしれません。最も重要なのは、修士プログラムを修了した後に、米国で新卒として仕事を見つけるのは現在非常に難しいということです。
A: 私は米国にいないので、その難しさをよく知りません。難しさについて聞いたことはありますが…あなたが言うほど難しいとは知りませんでした。
B: 何年も新卒の仕事に応募していないので、今の就職市場はよくわかりません。聞くところによると、非常に難しいです。初級レベルの仕事は中級と上級です。AIを使用するものは非常に現実的で歓迎されています。レテンシ、プログラムエンジニア歓迎。また、スターター、人々は今AIに賢くなりました。AI研究やAIエンジニア、または非常にハードコアなものをやっている人が…米国に残っている企業は非常に選択的です。10年前に始まったものが失敗したからです。だから雇用主は非常に高い基準で採用するようになりました。
B: はい、経済のせいでもあります。どの企業もコスト削減を試みており、従業員の給与や採用人数の削減も含まれます。
A: 私もそれを観察しました。例えば、いくつかの銀行は中国でのポジションを増やしましたが、シンガポール/香港のポジションを削減しました。なぜならば、それらは高給だからです。最近、COVIDや肥満のビジネスモデルが機能しなくなったため、多くのビジネスが閉店しました。そうですね。もう一つ：あなたは何度もTOEFLとGREを受けました。IELTSは受けましたか？私も受けました。
TOEFL、GRE、言語準備
A: TOEFLとGREを受けましたか？それぞれ何回受けて、スコアはどうでしたか？
B: TOEFLとGREをそれぞれ3回受けました。TOEFLの最初のスコアは92で、最高スコアは107でした。GREの最初のスコアは315で、最高スコアは326でした。
A: 各テストの費用はいくらで、最初のスコアにがっかりしましたか？
B: TOEFLは1回あたり約1500元でした。TOEFLで92点を取ったときはそれほどがっかりしませんでした。多くの応募に十分なスコアでしたが、もっと高いスコアが欲しかったです。
A: 各試験の間にはどれくらいの間隔がありましたか？
B: 大学3年次から修士課程の間の3年間に、1年ごとに1回ずつ受けました。
A: また、あなたは米国に行って、全ての英語の授業を聞くことができましたか？スピーキングとリスニング、日常の使用で、実際にどのように英語を学びましたか？
B: 大学は米国での日常生活にはあまり役立ちません。なんとかティーチングアシスタントの試験—ティーチングアシスタントの仕事を得る前に受けるスピーキング英語試験—に合格するのに役立ちました。そうでなければ、リサーチアシスタントになれます。授業を受けて講義を理解するために、TOEFLはそれほど役立ちません。役立つように設計されていますが、実際の大学の講義に比べると簡単すぎます。
A: 基本的に、私のIELTSは6で、スコアはそのくらいです。あなたとのコミュニケーションから私のレベルを理解して、私は100点を取れると思いますか？
B: はい、100点はそんなに難しくないと思います。絶対に取れます。
A: ありがとうございます。PhDの1年目はどうでしたか？とても大変でしたか？英語、新しい環境、少し大変でしたか？
B: はい。私はティーチングアシスタントの仕事を失いそうになりました。面接に行き、誰かに代わりの授業を頼みましたが、私のやり方が適切ではありませんでした。教授は私が仕事をよくやっていないと思いました。仕事の継続に苦労しましたが、最終的に全てうまくいきました。教訓：割り当てられた仕事には特に責任を持つ必要があります。人々はそれを非常に気にします。もし適切にやらなければ、結果が伴います。
A: わかりました。難易度：GREの難易度はTOEFLの約2倍だと思いますか？
B: 異なる側面があります。TOEFLは主に英語を評価します。GREの語彙はTOEFLより確実に2倍難しいです。数学の部分は簡単で、良い中国人学生なら難しくないでしょう。しかし、語彙、推論、ライティングはTOEFLより確実に2倍難しいです。
A: つまり、基本的にTOEFLとGREは英語と数学についてですね？
B: はい。英語の部分は主に推論、読解理解で、あなたの論理理解を測ります。
A: 動機について：あなたはPhDのために多くの苦労をしましたが、それは大丈夫です。私は言いたいです：私の周りにいる知人、友人で、私のスタートアップFun Liveをホストした人がいます。彼はiOSの知識を共有しました。彼は約20年前に卒業し、当時勉強しました。
彼には北京師範大学を卒業したクラスメイトがいます。そのクラスメイトは米国、シアトルに行き、マイクロソフト北京オフィスで10年または5年、8年働いた後、シアトルに異動しました。彼は病気、がんか何かで、そこで亡くなりました。彼は米国に行ってから1、2年で亡くなりました。米国に行ってうつ病になる人々についてのニュースもあります。しかし、多くの人々、ほとんどの人は良い生活をしています。
私の質問は：今私はエンジニアを知っていて、おそらくプロキシが得意です。だから情報について、あなたと私はそれほどアクセスに差がないと思います。私のApple Store米国アカウント、オープンソース、インストールしたアプリは約500あります。なぜ私はあなたのような道を選んだのですか？あなたは長期的に見て米国を選んだことについてどう思いますか？もしあなたが1970年代や1980年代に生きていたら、米国に行く努力は非常に価値があると思います。あなたにはもっとお金があるからです。スタートアップをしたり、良いことをしたり、もっと自由があります。あなたが米国に住んでいれば、多くの安い中国製品があります。
私は広州に住んでいて、HSBCの契約社員として現地基準で高給の仕事をしています。なぜ私は旅行するのですか？もし私が次の3年間、仕事以外の全ての余暇をこれに集中させたら、何が一番の利益ですか？なぜ私たちは皆米国に行くのですか？オープンソース、GPTクラウドは良いです。あなたがそこに行っても、中国のテンセントでは、多くの人が年間100万元以下です。だから、私の質問：あなたは後悔したことがありますか？後悔はない。あなたは良い生活を送っていると思います、おめでとうございます！あなたは米国に行って幸せですか？普通の中国の若者にとって、米国に行く価値はありますか？
B: もしあなたの目標が最高のテクノロジーにアクセスすることなら、絶対に米国をお勧めします。DeepSeekのような中国の最高のチームの一つにいる、またはDoubanや中国の最高の製品に取り組んでいる場合を除いて、絶対に行く必要はありません。しかし、私の理解では、これらのチームに入るのは非常に競争が激しいです。彼らと話しても、彼らは採用に非常に高い基準を持っていると感じました。米国に行くことは、あなたを競争の少ない環境に置く良い方法です。より良いプロジェクトにアクセスできます。
中国では、多くの優秀な人材が少数の良いプロジェクトを競っています。良いプロジェクトと競争する人材の比率は、米国の方がはるかに高いです。多くの良いプロジェクトがあります：Gemini、OpenAI、xAI。良い会社ですが、シリコンバレーの人材数は中国ほど多くありません。ポジションを競う人の数—シリコンバレーでの比率ははるかに高いので、より良いプロジェクトにアクセスできます。もう一つの側面：多くの人が米国に行くのはお金のためです。私は中国と米国での仕事に大きな違いはないと思います。米国のサービスや商品は高価だからです。3倍稼いでも、同じサービス、食品、商品を買うことができます。
実際の違いは、あなたが働く時間です。米国では、同じ生活の質を維持するために少ない時間働くことができます。あなたは絶対に数時間をそのサービスと交換します。これはキャリアにとって重要です。長期的には、誰もがキャリアでピボットする必要があります。例えば、私は自動機械学習で専門化して卒業しましたが、今は機械学習システム、ハードウェアコンパイラに近いものにピボットしています。ソフトウェアエンジニアリングは私のコアスキルです。このピボットは将来また起こるでしょう。私たちは常にピボットする必要があり、そのためにはもっと自由な時間が必要です。米国では、もっと余暇があり、それが重要です。
A: ピボット、スペルは？すみません。
B: P-i-v-o-t。ピボット、移行です。
A: わかりました。将来的には、MLシステムに取り組みたいと思っています。私も、クラウドコードを分析する人々を見ています。2年の目標：彼らはどうしますか？でもまだ賢明な理由が必要です。一度に何件のファイアが追加されますか？彼らは何ができますか？どのようにトークンを節約しますか？バックグラウンドウェブサイトはどのシナリオでどのモデルをデフォルトで長いコンテキストしきい値を設定するべきですか。今、どのようにしきい値トークン、長いコンテキストにヒットしますか。
B: はい、ベストは、実際のユーザーがいる現実世界のアプリケーションを構築することです。それがあなたの専門知識の良い証明になります。
A: わかりました。AutoKerasについて、あなたが言ったいくつかの良い点：オープンソースライブラリの使用、メンテナンス、非常に良いオープンソースライブラリを作成しました。これはエンジニアにとって非常に有益な利点です。あなたが共有しているいくつかを見ました。AutoKerasについての大きな教訓は何ですか？一般の聴衆、あなたをフォローするエンジニアにとって、あなたはその種の一人であり、非常に大きな存在です。
B: はい。
A: ビートライセンスとは何ですか？AutoKerasを何年もやってきたあなたにとっての3つの大きな教訓は何ですか？あなたはいくつかのことを深く学びました。しかし正直に言うと、TensorFlowは一般的にPyTorchに負けました。TensorFlowを基盤とするAutoKerasもエコシステムの影響を受けました。どう思いますか？5年前に戻れるなら、どのようにもっとよくできたと思いますか？
B: 成功したオープンソースプロジェクトを構築する方法について学んだことがいくつかあります。まず、早く始める必要があります。プロジェクトを構築する最初または2番目の人になる必要があります。誰かが既に構築しているなら… 2つ目、イノベーションよりもユーザビリティが重要です。研究論文を出版しようとせず、魅力的なプロジェクトを構築するのを遅らせないでください。常にイノベーションポイントよりもユーザビリティを優先してください。また、ユーザーの要求が明確になったら、変更、リファクタリング、書き直しの準備も必要です。一から書き直すことを恐れないでください。
それが私がKerasでやったことです。TensorFlow 2.0に基づいて一から書きました。TensorFlowがPyTorchに市場を奪われたことでAutoKerasが大きく影響を受けたとは思いません。なぜなら、人々はAutoMLをそれほど気にしなくなったからです。それがプロジェクトが大きく成長しなかった理由です。がんのせいではありません。私ならもっとよくできたことはないと思います。主なことは、研究の側面を減らし、ユーザビリティを事前に組織することです。このプロジェクトは、私が同僚の中で優れたPhD学生であることを証明するのに役立ちました。しっかりした証明です。多くのPhD学生がそれを持っていません。それが私に就職応募で大きな利点を与えました。しかし、キャリアをさらに進めるための他の助けにはなりませんでした。今私がキャリアを進めるために必要なものは、過去とは違います。
A: 共有したいことがあります：F5会社のプリンシパルエンジニア、Yin Wangです。F5をご存知ですか？F5はグローバルセキュリティ会社で、Global 360などのソリューションで知られています。彼らは静的解析を専門とする会社を買収し、F5に売却されました。彼らの焦点は、航空宇宙や軍事などのセクターのクライアントのためにコードのセキュリティを確保するためのコンパイラとスタック解析です。F5は上場企業です。このエンジニアは現在、プリンシパルエンジニアとして東京オフィスで働いています。彼のAutoMLについてのポイントは、PyTorchやTensorFlowのようなフレームワークでの手動アノテーションの必要性を減らすことで機械学習を簡素化しようとするものです。行列、ベクトル、テンソルの操作を手動で書く代わりに、AutoMLはそのプロセスを自動化しようとします。しかし、しばしば期待通りに機能しないのは、AutoML自体の設定に多くの労力が必要だからです。だから、多くの作業を手動で行う必要があります。
彼は以前Intelで働いており、このソリューションが理想的ではないことを指摘しました。基本的に、AutoMLはその約束を果たすのに苦労しています。一方、PyTorchは機械学習のためのコンパイラのように機能し、操作のための関数を定義し、勾配降下法のような勾配を計算します。したがって、PyTorchはML操作のためのコンパイラとして機能しますが、AutoKerasやその他の自動化システムのようなツールは、完全な自動化が難しく、手動の微調整が必要になるため、しばしば不十分です。
B: アプリケーションによるでしょう。よりシンプルな状況では、AutoMLは機能します。彼が言ったのはおそらくより高度なケースです。AutoMLは全てに機能するわけではありませんが、確実にいくつかのシンプルなケースには機能します。
A: しかし、AutoMLはTransformerやGPT Transformersのような複雑なものには機能しません。
B: Transformerはかなりシンプルで、他のアーキテクチャに比べてハイパーパラメータが少ないです。私たちがそれをしなかった主な理由は財政的なものです。AutoMLシステムにより多くのコンピュートを与えてより良いソリューションを見つける：人を雇うコストを節約し、人々が重要なことに集中できるようにします。しかし、今ボトルネックは人ではありません。
6、7年前、行為のコストは人—機械学習エンジニアは高価だったので、コンピュートを自動的に実行することで生産性を最適化しました。今、コストのボトルネックは人からコンピュートに変わりました—1つのミッショナリーモデルをトレーニングするために全てのコンピュートを使い果たしました。コストのボトルネックはコンピュートです。人々のための費用は無視できるほどになりました。少し大げさかもしれませんが、彼らはコンピューターを節約するためにもっと人や手作業を費やすでしょう。コンピューターと人の間のこの切り替えが、多くの人がTransformerにAutoMLを適用することを望まなくなった理由です。
A: わかりました。Firebaseのようなものですね：とても簡単で、クラウドコンピューティングが簡単で、バックエンドデータベースやサーバーを書く必要がありません。全てをホストしてボットを節約できますが、制限があります。より高い制限を抽出して使用すると、便利さを導入しますが制限もあります。
B: 便利さのためのコストはコンピュートです。
A: OpenAIの人々は、100万ドルの高い給与をもらっていますが、モデルトレーニングのコストに比べれば無視できるほど、わずか1、2％です。
B: わかりました。
A: クールです。私はあなたから多くを学びました。感謝します。
B: どういたしまして。強調したいのは、最も重要な教訓は慎重に進めることです。PhDや修士課程の応募に対する高い背景や学位の要件は、あなたにとって適していないかもしれません。もしこの道を選ぶのであれば—会社内での異動で米国に行くのではなく—、ここでの学位はあなたにとって絶対に難しい道です。
A: ありがとうございます。私は友人がいます：香港で数年間働き、ブラックロックでビジュアライゼーションをして、その後香港シリーズ、そして米国に行きました。
B: これはあなたにとって絶対に良い道です。たぶん、将来役に立たないようなコースを受けるのは避けた方がいいでしょう。
A: 情報をありがとうございます。最後の質問—このプロジェクトから何を望みますか？私は文字起こしをします。もしよければ、あなたのブログやアイデア—「Intelligence Bandwidth」や米国で10年間生活した後の人生の変化など—を共有してもらえますか？
B: 今のところ特にありません。後で知らせます。
A: それでは通話を終わりましょう。ブログを更新したいので、もし共有したくないものがあれば、公開する前に削除します。まずあなたに確認してもらえます。
B: わかりました。私もVoice Memoで録音した私の部分を送ります。
A: 完璧です、ありがとうございます。
B: 今日はお話できて良かったです。またありがとうございます。さようなら！
A: さようなら！