内容一览：近日，HyperAI 超神经有幸接触到 SegmentFault AIGC Hackathon 2023 北京站二等奖获得者 OAISIS 团队，与他们畅聊了本次参赛的心路历程以及较量之外团队的工作和生存。交谈中，三位年轻人透出的自信、从容、从容令人印象粗浅。
关键词：AIGC OAISIS 团队 大模型部署
本文首发自 HyperAI 超神经微信公众平台~
黑客马拉松是一种源于美国硅谷等地的技术流动，其具体形式是会集一群开发者，在几十个小时内开发出一个作品。流动期间，开发者们以最短的工夫实现创意，展现出创造力和激情，堪称「世界上最酷的开发者狂欢」。
近期，HyperAI 超神经作为单干媒体与社区参加到 SegmentFault AIGC Hackathon 2023 北京站大赛中，亲自体验了一场对于 AIGC 的专属派对。赛后，HyperAI 超神经有幸接触到了取得本次大赛二等奖的 OAISIS 团队， 与他们聊了聊团队参赛的感触以及队员们的工作和生存状况。在长达两个多小时的议论中，HyperAI 超神经深深感触到了这群年轻人面对时机的冲劲和激情，同时也被他们散发进去的自信和松弛所吸引。
OASIS 获奖合照
自称学渣，清北学子「成长」之路
OAISIS 团队的三位成员都来自于全国顶尖学府，队长吕程 (Eric) 和队员白原是清华大学校友，队员何怅然则来自北京大学。然而，这三位「他人眼中的孩子」，竟都自称「学渣」，细数起因，三位回顾起在清北的求学经验。
只管三人进入大学的形式不尽相同—— Eric 和怅然是通过高考的厮杀，白准则是通过比赛获奖输送进入大学，但面对大学生存时，他们都面临了心态上的微小调整。Eric 说：「称本人学渣并不是自嘲，实际上，咱们几个都曾挂过科」，他和白原对大学第一学期数学不及格烦恼至今。
对三个从小学到高中都是「开了挂」的年轻人来说，初尝失败并不是一件容易接受的事件，用白原的话说，他为了消化这件事件，曾跑到清华荷塘发愣了一下午。然而，也正是这样的窘境和挫折，成为他们心态上的转折点。
身处汇集了各省市最优秀人才的国内顶尖学府，面对失败奋起直追诚然重要，但另一方面，也须要意识到比起「卷」问题，大学更为重要的意义是提供了一个自在、容纳、充斥机会和挑战的平台。 Eric 谈到，通过在大学里宽泛接触文化常识、与老师同学交换，或抉择投身科研、或开始埋头实际，逐渐找到本人所善于的方向并潜心深耕，为今后的职业生涯奠定了根底。
当初来看，同学们也都在各自畛域获得了骄人的问题，彼时在学业上互帮互助的同学，现在也成长为退职场上相互倚靠的帮手，「大学期间积攒人脉，也成为咱们人生中一笔贵重的财产」，白原示意。
本科毕业后，三位都抉择去了海内进行业余深造。研究生阶段，他们思考的不再是单纯的排汇常识，而是更加重视摸索新的技术办法，并尝试去翻新。同时，在国内外不同文化和常识体系的交融中，三人也逐步拓展了本人的视线和思考模式。
研究生阶段完结后，三位成员正式步入职场，Eric 先后退出了 ThomsonReuters、Bloomberg 等公司，白原曾在 Google 负责高级工程师一职。2017 至 2022 年间，三位退出了 Snap lnc. ，这是一家「从新创造相机以改善人们生存和交换形式的相机公司」，该公司的旗舰产品是一款让用户能够创立和共享 Snap 的挪动应用程序—— Snapchat，其次要支出起源是数字广告业务。
据 Eric 介绍，OAISIS 成员隶属于 SnapChat 内容平台团队，Eric 负责兼顾整个中台部门，白原在其中负责技术负责人角色。 中台部门的具体职责，是对 SnapChat 三个产品线——Friends Story、Discover Feed 以及 Spotlight 提供底层的基础架构反对，波及数据的反对、举荐模型的训练下限、数据的索引以及施行举荐零碎等。除此之外，另一位队员何怅然则次要负责算法工作， 在中台根底上做算法的迭代，反对产品增长。
Eric：Exciting 时代，不参加对不起本人
Snap 的工作经验，让三位成员积攒了更多对产品的了解和整体的搭建过程，在肯定的高度上对产品有了残缺的把握。也正是此时，他们迎头赶上了这波大模型浪潮，同时敏锐地捕捉到了其中的时机所在。
在寰球大模型比赛愈发强烈的半年工夫里，LLM 曾经被宽泛认为将对各行业产生 构造 性影响。泛滥公司迫切需要疾速冲破大模型根底层的高门槛，也就是算力、存储和数据等，让大模型疾速、高效地助推业务倒退。在这样的背景下，如何让大模型产生真正无效的转化，成为当下科技从业者重点关注的问题之一。
聚焦到三位成员身上，他们留神到，因为大模型开发工具的缺失，应用 AI 大模型的技术门槛仍然较高，开发个性化利用的能力仍仅把握在多数领有 AI 专业知识的团队手中，这对于规模较小、资源受限的企业是个不小的挑战。为此，他们开始着手研发一款低代码的大模型利用开发工具， 升高企业开发利用的人力和工夫老本，使用户得以聚焦在倒退 AI 利用及商业逻辑。
也是恰逢此时，Eric 在一个偶尔状况下接管到了 AIGC Hackathon 的音讯，「大略在 3 月中下旬，听敌人向咱们介绍了这样一个赛事」，起初他们并没有太大的志愿加入，但通过郑重思考，成员们统一认为或者通过这样一个线下见面的模式，能有机会结识到更多 AI 圈内的有志之士，最终，决定正式集结成立了明天的 OAISIS 团队。
在这次 Hackathon 中，OAISIS 将他们对于以上挑战的思考积淀为一款生成式 AI 大模型平台，并提供一键部署、测试、治理、精调等性能，同时也反对不同模型的串并联能力，调用多个模型独特解决理论场景。白原介绍：「咱们在模型部署等技术细节上都有翻新，力争为用户提供一些潜在价值」，同时他开展说，对于身处在 AI 时代的企业来说，一旦决定推出一个产品，定是唯快不破，而这款产品的初衷正是想帮忙用户更快地抢占市场，抢夺流量红利。
同时，据团队走漏，本次赛后，这款 AI 大模型平台胜利地吸引了多个投资方的关注， 目前团队也正在踊跃地与他们进行接洽中。
陆奇近期在对于大模型中的一个演讲中曾说：「这个时代（大模型时代）跟淘金时代很像，如果你那个时候去加州淘金，一大堆人会死掉。然而卖勺子、卖铲子的人永远能够赚钱」。 确实，在大模型时代的应用层守业，想做点什么仿佛更容易，但想做得不同凡响却也很难，如何建设壁垒，如何找到差异化，如何取得融资，一道道难题都摆在创业者背后，OAISIS 团队天然也不例外。
不过面对这些问题，成员们却是更多展现出了从容、乐观的一面。Oasis 单词中文译为绿洲，谈起这个名字时，团队示意选用这个词是因为他们将当初的大模型赛道比喻为一片沙漠，每个 AI 从业者都在其中摸索前途，就像在寻找绿洲一样。 同时，他们真诚地心愿绿洲可能早日被找到，迎来 AI 从业者的簇新纪元。
带着这份期待，团队抉择此时退出这波守业热潮中，尽管现在气味相投的人不在少数，但团队认为这样一个时代，每个从业者的幻想和发明都应该被容纳和鼓励，「咱们感觉这是一个十分 Exciting 的时代，不参加切实对不起本人。」 Eric 示意。
自信和松弛，应是人生底色
在两个半小时的交换中，三位队员重复提及几个关键词——自信、抉择和趣味。 在他们的历程中，始终将这几个词奉为人生真言，并且在面对挫折和压力时，也可能放弃主观的自我评估，在人生的每个阶段动摇地抉择正确的方向。
以何怅然的亲身经历来说，他高考的第一意愿其实是北京大学物理学院，在进入计算机学院后，也曾在大一下学期动过转到物院的念头，但最终被物院的同学们「虐的很惨」。相似的挫折在人生中难以避免，但何怅然认为要在这些过程中学会在心田与本人和解， 这种和解建设在充分认识本人的根底上——每个人都有劣势也会有短板，确保每件事都是全力以赴，至于后果，要用佛系的态度去面对、感性的态度去剖析。
秉持着这种类似的心态，三位成员从校园的相识、职场的相伴到现在抉择独特守业，一路以来都放弃着良好的关系，「在面对艰难的时候，咱们能够始终保持从容沉着的去剖析思考，同时能够对彼此坦诚相待的去沟通，心愿之后也能持续合力走上来」，谈到团队关系，白原如此感叹。
这未免让人联想到真格基金创始人王强曾在一次受访中聊到，见过十万个创业者之后，他认为一个优良的创业者团队须要具备三个特质：
- 特地纯正，对进入的畛域充斥了全副的激情。
- 团队绝对残缺。 至多应该有两三个人违心在简直没有薪水的状态下，挥洒青春，搏一场仿佛是梦幻一样的货色。
- 充斥好奇和学习能力。 面对市场的多变，要有在某些阶段做出转型、甚至彻底转型的气魄。
在 OAISIS 团队身上，咱们看到了这三个特质的身影，也看到了他们由内而外散发的自信、从容和松弛等人格魅力。目前，团队正全力打造本人的产品，并向 HyperAI 超神经介绍将来主战场次要将放在海内。此外，他们也心愿招募到更多气味相投的敌人退出团队， 独特寻找心中的一片绿洲，「招募队友，次要靠缘分，咱们置信缘分」。
采访的序幕，HyperAI 超神经询问了队员对将来后辈的寄语，三位联合本人的经验做了总结：
首先，在当下的信息量爆炸的环境中，心愿同学们可能放弃本人的主意，专一本人感兴趣的畛域。
第二，领有主人翁意识，以全力以赴的态度看待问题，用于承担责任。
第三，面对新范式和新变动，要审时度势，敢于抓住机遇。
第四，面对压力和焦虑，要学会适应环境和化解迷茫。
将来，HyperAI 超神经也将继续关注 OAISIS 团队的守业之路，心愿他们的经验能给更多 AI 从业者以启迪。
嘉宾介绍：
Eric 吕程：OAISIS Founder & CEO
毕业于清华大学和加州伯克利大学，领有计算机科学硕士学历。曾任 Snap Inc. Content Infra 负责人，领导团队开发经营多款基于 Machine Learning 的内容社交产品，曾在 Bloomberg，ThomsonReuters 等公司负责高级工程师。善于云原生/多区域面向服务的基础设施，机器学习与举荐零碎架构，大规模低提早分布式存储解决方案，以及互联网规模大数据处理系统。
Yuan 白原：OAISIS Co-Founder & CTO
毕业于清华大学和华盛顿大学，领有电气工程及计算机科学硕士学历。曾任 Snap Inc. Content Infra 技术带头人，研发并设计基于 Machine Learning 的大规模内容举荐平台，曾在 Google 负责高级工程师。在大规模分布式举荐零碎、大数据处理系统、机器学习基础设施、业务逻辑形象及 API 接口设计等畛域具备丰盛教训。
Xinran 何怅然：OAISIS Co-Founder & Chief Scientist
毕业于北京大学和南加州大学，领有计算机科学博士学历，在多个 ML 顶会如 NeurIPS, ICML, KDD 发表了大量学术成绩并收到 2500+ 的援用。曾任 TikTok 领导推送算法团队负责人，负责 Push & Notification 全链路的举荐零碎与优化。曾在 Snapchat 负责 Content Ranking Tech Lead，负责开发，迭代包含 Friend Story，Spotlight，Growth 等多个产品线的举荐零碎。作为业界宽泛应用的举荐算法 (GBDT+LR, Deep & Wide) 的作者，在 Feed Ranking、Growth Ranking、Ads Ranking 及 Push Notification 等畛域均领有大量端到端落地大规模机器学习解决方案的专业知识和教训。
OASIS 产品官网：https://www.oaisis.io/
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