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①通过浏览器下载

打开“谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【mobile.m.lmkkj.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://mobile.m.lmkkj.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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2.打开修改器

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5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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　　“若无其他事情，我等便先告辞了

> 厂商新闻《谢赛宁七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-08-30 14:07

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机器之心报道

编辑：泽南、Panda

和 Ilya 聊天也算面试的一种？


在你的职业生涯中，在哪里经历过的面试是最酷的？

近日，Meta 研究者 Lucas Beyer 在 上发起的一个投票吸引了众多围观。说是围观，是因为他给出的四个选项都是当今或过去的 AI 大厂，显然，并不是每个人都有在这些大厂的面试经历，但这并不妨碍全球 AI 开发者的好奇心。





当然，Lucas Beyer 之所以给出这样的选项，是因为他本人就有在这些大厂的工作经历。这位已有超过 9.4 万引用的研究科学家曾在 OpenAI、DeepMind、谷歌大脑、亚琛工业大学工作过。今年 6 月，他与 Alexander Kolesnikov 和 Xiaohua Zhai（翟晓华）三位研究者一起被扎克伯格从 OpenAI 挖走，详见报道《刚刚，OpenAI 苏黎世办公室被 Meta 一锅端，三名 ViT 作者被挖走》。





围观之外，该话题也吸引了大量讨论。其中之一是刚刚当选美国国家人工智能科学院院士的谢赛宁（Saining Xie）。他表示，自己在各家 AI 大厂的面试经历「令人难忘」。





作为 AI 领域内我们耳熟能详的大牛，谢赛宁有过很多大厂面试的经历，他在纽约大学任教之前，曾在 Meta 担任过研究科学家，博士期间也曾在 DeepMind、Google Research、FAIR 实习。他表示，自己经历的 LLM 面试都是在 2019 年以前，都是面对面的，没有用 AI 作弊的机会。

谢赛宁表示，过去的 DeepMind（没有和谷歌合体的版本）的面试方式说来比较「残酷」，在一场长达两小时的马拉松面试过程中，你要尝试解决 100 多个数学、统计、机器学习方面的问题。

相比刷题大法，Meta FAIR 的面试更像是学术领域的面试，外加一些编码内容，其亮点在于和 Piotr Dollar（FAIR 主任）、Ross Girshick（已离开 Meta FAIR 的超 60 万引用科学家，创立了目前处于隐身模式的公司 Vercept）跟何恺明（ResNet 作者，现 MIT 教授）聊视觉研究的问题的体验。

在谷歌大脑、Google Research 的研究也是类似的「教职面试」方式。谢赛宁当年遇到的编程题面试官是知名 AI 学者 Noam Shazeer，他很友好地帮忙简化了两个指针式问题。面试的大部分时间都在讨论研究，谢赛宁解释了如何将一种叫做 Transformer 的东西应用于视觉数据（点云）。他表示这个话题在当时还是一个前沿的问题，几乎没有人关心。

最后是最值得一提的故事 —— 他在 2018 年去 OpenAI 面试的经历。整个面试过程是以白板编程、研究报告，在一个小房间内长达五个小时的「会议」的形式进行的。

当时的议题是讨论一个强化学习问题（交叉熵方法中的方差崩溃）。谢赛宁表示，他当时对强化学习几乎一无所知。但这正是重点所在：OpenAI 会给你一份完整的问题描述，是由 OpenAI 联合创始人 John Schulman 亲自手写布置的，他们会希望你进行学习、研究、解决、写在笔记本上，然后进行演示。

他还晒出了当年在 OpenAI 面试时写的白板编程结果。





现在看来，这种面试的方式显得有点怀旧了。不过在这一连串的面试经历中，我们既看到了各家大厂截然不同的风格，也能窥见一些他们当初的研究方向，比如 Meta 对计算机视觉领域的重视，以及 OpenAI 一直以来在强化学习方向上的布局。面试的问题，可能也是这些机构的研究者们当时正在思考的。

当时的面试官，现任 Thinking Machines Lab 联合创始人兼首席科学家的 John Schulman 在谢赛宁的帖子评论说，谢赛宁是前两个接受该面试的人。这也让谢赛宁不禁感叹：「当时根本不知道未来七年世界会发生多大的变化。」





除了谢赛宁，我们也看到了其他一些人的经验分享。

前 Mutable.ai 创始人、正在谷歌开发 AI 智能体的 Omar Shams 表示之前的 DeepMind 的面试非常精彩，不仅涉及代码，还涉及数学、统计、机器学习等。他还记得当时的面试官是现已加入 Thinking Machines Lab 的 Jacob Menick。有意思的是，前者也正好是后者首个面试的人，并且还获得了后者的满分评价 —— 也难怪这么难忘了。





正在 Meta 参与开发 PyTorch 的 Felipe Mello 回想了一次难忘的谷歌面试。当时，面试官要求他编写单元测试，并分享了他解决过的最困难的 bug。





马里兰大学博士后 Ashwinee Panda 则更是在一次 xAI 联合创始人张国栋（Guodong Zhang）的面试中收获了一个研究灵感，并最终将其扩展成了一项研究成果。





微软研究者刘力源也有类似的经历。





曾在 Meta 和 DeepMind 工作过的麦吉尔大学兼职教授 Rishabh Agarwal 则分享了自己被 Christian Szegedy（曾在谷歌工作过多年，xAI 联合创始人、现任 Morph Labs 首席科学家）面试的经历。当时，他被要求解决一个关于两人投掷飞镖游戏的难题，该游戏具有相同的概率分布，要求找出第一个玩家获胜的概率。





Agarwal 回忆说：「我直接在一张餐巾纸上开始数学计算，然后在视频通话中给他看（挺有意思的）。然后，我们又来回折腾了 30 分钟，一边在白板上做计算，一边尴尬地把屏幕对着白板。」

已有超 2 万引用的 DeepMind 杰出工程师、Gemini 核心开发者 Rohan Anil 则分享了与 Ilya Sutskever 的一次鼓舞人心的经历。「他鼓励我，优化带来的收益会远比我之前工作带来的收益更多。」





最后，在 Lucas Beyer 的投票里，DeepMind（旧版）以 32.1% 的票数得到了最佳面试者的称号。不知道这个结果是不是符合大家的普遍认知？





那么，在你的职业生涯中，有什么难忘的面试经历与我们分享吗？

https://x.com/giffmana/status/1960976538838381040

更新内容

一、修复bug，修改自动播放;优化产品用户体验。

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三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选，大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖，更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式，轻松下单，快捷支付-新浪微博，支付宝，QQ登录，不用注册也能购物-支持商品收藏，随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

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