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GPT-4o之母跑路!OpenAI女神离职了

GPT-4o之母跑路!OpenAI女神离职了

绷不住了?!
继CFO内讧、COO转任
多位元老级高管接连递交辞呈后
OpenAI又一核心战将官宣离开

嗨!在这待了4年半,我要离开OpenAI了…

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OpenAI这位亚裔女将,究竟什么来头?

近日,OpenAI模型行为创始负责人、OpenAI Labs总经理Joanne Jang突然在社交平台发布长文官宣离职,结束自己在OpenAI四年半的职业生涯。
亲手塑造的GPT-4o是无数人心中的LLM白月光。如今4o已下线,而赋予4o「人格」的灵魂工程师也将离开OpenAI,使得网友们唏嘘不已。
图/小红书
Joanne并未透露离职原因及后续的职业规划,但了解她来时路的人都相信这位长相甜美,实力硬核的女孩会迎来下一段更精彩的征程

这位女留学生在科技圈熠熠生辉

因为作为一名亚裔女留学生,在AI领域被大部分男性占领的情况下,她仍能在相关领域一路稳扎稳打,创出属于自己的天地👇
斯坦福 CS本硕

本科以Top10%的优异成绩毕业于斯坦福大学数学与CS专业随后继续深造,拿下斯坦福CS专业硕士学位,扎实的学术背景为她的职业发展筑牢根基。

在校狂刷大厂实习

先后入职苹果、华特迪士尼、NASA等顶尖名企实习,积累一线实操经验。

熟悉科技大厂的工作节奏与技术标准,更帮她搭建起早期行业人脉,为后续全职就业铺路。

闯至硅谷科技圈核心

毕业加入Google,聚焦对话理解与交互逻辑优化;后在Rimeto担任产品经理与工程师,打磨产品思维。

21年底进入OpenAI,从模型行为团队创始负责人一路成长为OpenAI Labs负责人,主导GPT-4、DALL・E2、GPT-4o等核心产品的研发落地,被业界称为 “GPT-4o 之母”

看完Joanne的履历,许多同学的第一反应是:这是天赋型大佬的剧本…
然而仔细复盘她一步步走向顶级科技大厂OpenAI高层的经历,开挂背后的努力与积累都有迹可循
👉 借助名校背景,大学早早叩开名企大门,积累宝贵的实习和实践经验
👉 毕业时凭借可圈可点的亮眼简历顺利进入顶级科技大厂Google,在职期间持续学习和提升专业实力
👉 进入OpenAI后,专注业务,不断迎接挑战,逐渐在专业领域闪光……
图/Joanne在OpenAI的一天
而这条路径继续往前追溯,一切的起点都指向了那个被名企称为“技术人才摇篮”的地方——斯坦福大学
作为全球计算机科学领域的标杆院校,斯坦福大学的CS专业常年稳居全球Top序列
在2026年U.S.News全美最佳研究生计算机学院排名中,斯坦福更是与CMU、MIT并列全美第一,是公认的全球CS专业天花板。
图/U.S.News排名
亮眼排名的背后是斯坦福CS专业无可匹敌的学术实力、师资资源与行业影响力,同时在校友人脉这一块的家底更是厚得没话说。
硅谷不少知名大佬都曾在这里求学,例如Joanne在OpenAI的老板奥特曼(Sam Altman)就是她同专业的校友。
图/奥特曼
此外,Google创始人Larry Page与Sergey Brin、LinkedIn联合创始人Reid Hoffman、PayPal联合创始人Peter Thiel等一众科技巨头掌舵人也都曾是斯坦福CS专业的学生。

图/谷歌&LinkedIn创始人

为了促进同学们适应职场需要,斯坦福的课程设置本身也极具求职导向。许多课程不仅学术含金量高,更是直接贴合大厂校招的岗位与人才需求
哪怕不是斯坦福大学的学生,学习这些课程也能为求职狠狠加分

免费薅!斯坦福公开最适合小白的硬核编程课

作为ai强校的斯坦福,公开了多门CS核心课程,其中包含被许多同学称为“最人类友好的编程启蒙课”的CS106A

图/斯坦福课程官网*下滑领取课程全套福利

随着AI的发展,越来越多名企要求各个岗位的员工掌握一定的职场技能

Amazon、Google这样的科技公司,强调数据分析和编程能力;高盛、摩根大通等金融名企,也在把技术能力作为基础要求之一。

这门以Python教学为核心的课程,对于想入门编程的留学生来说是最佳起点。

课程由曾在Google工作多年、目前执教斯坦福CS专业Sahami, Mehran教授倾力打造,贴合现实职场技能需求,含金量狠狠拉满!

图/课程导师介绍*下滑领取课程全套福利

课程目标非常明确👉让完全没写过代码的人也能在10周内用Python构建小项目、理解程序思维、具备学习AI的基础

💡没学过coding的同学也不用担心枯燥学不下去,CS106A全都是用娱乐游戏与生活问题启蒙编程思维

比如课程第一周会让你用move()turnLeft()putBeeper() 等指令,让小机器人Karel去穿越迷宫、搬运物品

图/课程大纲

CS106A最强的是课程和作业设计,被称为业界标杆,许多其他名校比如MIT、Berkeley的入门课都是参考它设计的。

它的落点是“学完之后能真正用Python做事” 比如: 分析一个CSV、做一个小型自动化脚本等。这样再学后续的机器学习、数据分析等进阶课程,就能更好上手。

主页君为大家收集了这套课程的完整资料,包含28节课程视频+作业/答案+可套用coding模板,扫码备注【入门+你的学校】即可获取

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*封面图来自网络,侵删

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