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      OpenAI Codex 負責(zé)人:懂底層是沒被淘汰的唯一底牌,頂尖工程師的終極歸宿是“代碼審查員”

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        大廠晉升的真相,是去清理那些最丑陋的“屎山”。

        編譯 | 王啟隆

        來源 | youtu.be/hN5ZFzWFhhg

        出品丨AI 科技大本營(ID:rgznai100)

        在硅谷的工程師鄙視鏈里,有一群人是站在金字塔絕對頂端的。他們不寫炫酷的前端,不搞花哨的產(chǎn)品,他們終日潛伏在操作系統(tǒng)的底層,和編譯器、構(gòu)建系統(tǒng)、虛擬文件系統(tǒng)死磕。他們存在的意義,是保證像 Meta 這樣擁有幾十億行代碼、上萬名工程師的超級代碼庫,在每一次敲擊回車時不會徹底崩潰。

        Michael Bolin就是大廠技術(shù)江湖里,真正鎮(zhèn)守底層的“掃地僧”。

        

        作為前 Meta 的杰出工程師(Distinguished Engineer,職級 E9,大廠技術(shù)崗的天花板),他曾主導(dǎo)重寫了 Facebook 的 Android 構(gòu)建系統(tǒng),甚至因為代碼庫太大,硬生生在操作系統(tǒng)底層攔截系統(tǒng)調(diào)用,搞出了一個虛擬文件系統(tǒng),只為了讓工程師跑git status時電腦不會死機。

        在很長一段時間里,Bolin 定義自己為“一臺無情的寫代碼機器”。

        但就是這樣一個傳統(tǒng)工程領(lǐng)域的頂級王者,在跳槽加入 OpenAI,成為 Codex(也就是后來 GitHub Copilot 的底層模型)的技術(shù)負責(zé)人后,他的世界觀被徹底擊碎了。

        在最新一期《The Peterman Pod》的深度播客中,Bolin 用極其坦誠、甚至帶著一絲自嘲的語氣承認:“我現(xiàn)在幾乎不手寫代碼了。我 80% 到 90% 的代碼,都是 AI 幫我生成的?!?/strong>


        我們?yōu)槟闾釤捔诉@場對話中最刺痛神經(jīng)的幾個核心論斷

        大廠晉升的“英雄主義”陷阱:很多高級工程師升不上去,是因為他們總想從零開始寫一個完美的“玩具”,而不愿去接手那個丑陋但關(guān)系到公司命脈的遺留屎山。在 Meta 想要升到 E9,你必須是一個能干臟活累活的“政治家”。

        文化休克:研究主導(dǎo) vs 工程主導(dǎo):在 Google 和 Meta,工程師是絕對的王;但在 OpenAI,研究員(科學(xué)家)才是王,工程師只是為他們搭建算力基礎(chǔ)設(shè)施的“輔助人員”。這種落差,讓無數(shù)跳槽去 AI 實驗室的大廠精英水土不服。

        頂尖工程師的終極救贖是“寫文檔”:Bolin 透露,他在 Meta 升職的最關(guān)鍵武器根本不是寫代碼,而是“寫出讓高管和跨部門團隊能看懂的技術(shù)規(guī)劃”。

        AI 時代的護城河正在轉(zhuǎn)移:雖然 AI 替他寫了 90% 的代碼,但由于大語言模型容易陷入“幻覺”,擁有深厚的底層系統(tǒng)理解(如內(nèi)存分配、指針、匯編),反而成了他能快速識別 AI 錯誤、修正大廠架構(gòu)的唯一底牌。

        以下是這場對談的中文編譯。

        

        從 Firefox 插件到 Google 日歷的“荒野求生”

        Ryan Peterman(播客主持人,前 Instagram 軟件工程師,以下簡稱“Ryan”):歡迎來到本期播客。今天我們非常榮幸請到了 Michael Bolin。他是 OpenAI 開源項目 Codex 的技術(shù)負責(zé)人,也曾是 Meta 的杰出工程師(E9)。Michael,我們先從你的早期職業(yè)生涯聊起吧。我深度挖掘了你的個人網(wǎng)站,發(fā)現(xiàn)了一個你當(dāng)年特別興奮,但現(xiàn)在鏈接已經(jīng)全部失效的項目——“Chickenfoot”(雞腳)。那到底是個什么東西?

        Michael Bolin(以下簡稱“Bolin”):噢,天哪,這確實很有年代感了。那其實是我的碩士畢業(yè)論文項目,一個 Firefox 瀏覽器的擴展插件。你要知道,那是用 JavaScript 為 Firefox 編寫的,這在當(dāng)時可是一項絕對先鋒的畢業(yè)設(shè)計。

        簡單來說,它是一個集成在 Firefox 側(cè)邊欄里的小型編程工具。它的核心理念是為 Web 提供“最終用戶編程(End-user programming)”。它提供了一系列像enter(輸入)和click(點擊)這樣的宏命令。你可以輸入enter,然后傳入一個字符串參數(shù),它就會在網(wǎng)頁上自動尋找對應(yīng)的輸入框;你說click search,它就會去點擊網(wǎng)頁上的搜索按鈕。

        在底層,我們構(gòu)建了大量極其復(fù)雜的啟發(fā)式算法(Heuristics)。它會去解析網(wǎng)頁上的 DOM 結(jié)構(gòu),尋找“名”和“姓”這樣的文本,然后定位到距離這些文本最近的文本框,最后用 JavaScript 把你的輸入自動填進去。

        現(xiàn)在回想起來,這特別有趣。因為現(xiàn)在很多 AI Agent(智能體)正在做的事情,簡直和我們在 Chickenfoot 里做的一模一樣——只不過現(xiàn)在它們用的是真正的自然語言大模型,而我們當(dāng)年是用粗糙的 JavaScript 腳本硬生生“拼”出來的。

        Ryan:所以它其實就是通過解析前端代碼,提供一個交互式的控制臺,讓你能通過自然語言命令去操作網(wǎng)頁?

        Bolin:沒錯,我們利用了網(wǎng)頁可訪問性標(biāo)簽(Accessibility tags)、圖片的 alt 文本等一切能抓取的信息。它在諸如 Craigslist 這種極其簡陋的網(wǎng)站上運行得特別好。我還有些朋友用這個工具做了自動化腳本,甚至用來賺錢。

        Ryan:后來你正式進入業(yè)界,第一站就去了 Google,而且一去就負責(zé) Google Calendar(谷歌日歷)項目。那個年代的 Google 是什么氛圍?什么原因吸引了你?

        Bolin:那還是 2000 年代初的事。我 90 年代剛接觸互聯(lián)網(wǎng)時,你如果想搜個東西,得同時打開五個不同的搜索引擎(如 Yahoo、Lycos 等)。我清楚地記得,在 2000 年 3 月,我室友跟我說:“嘿,斯坦福那邊出了個叫 Google 的搜索引擎,好像比其他的都好用?!?/p>

        我試了一下,發(fā)現(xiàn)它不僅搜索質(zhì)量高,而且頁面極其干凈。在那之前,Yahoo 的首頁塞滿了各種眼花繚亂的廣告和門戶鏈接,而 Google 的首頁就像是一片凈土,非??酥啤_@種專注質(zhì)量而非短期流量的工程文化,讓我從一畢業(yè)就非常想去那里工作。

        加入 Google Calendar 團隊對我來說是個完美的契機。當(dāng)時微軟的 IE 瀏覽器正占據(jù)絕對統(tǒng)治地位,甚至他們直接砍掉了 IE 的后續(xù)開發(fā)計劃。但就在這種惡劣的生態(tài)下,Google 試圖通過網(wǎng)頁端應(yīng)用來打破僵局。那個年代,JavaScript 的工程質(zhì)量極差,大家都覺得寫前端就是“玩具代碼”。但我們團隊接納了極其優(yōu)秀的工程師,我們在嘗試把桌面級應(yīng)用的體驗(比如拖拽日程、無刷新加載)搬到瀏覽器里。這在當(dāng)時是極具開創(chuàng)性的。

        

        Meta 戰(zhàn)記(上)——在百萬級代碼庫里“暴力拆解”構(gòu)建系統(tǒng)

        Ryan:在 Google 待了幾年后,你跳槽去了當(dāng)時如日中天的 Facebook(現(xiàn) Meta)。我了解到你在那里是一個頂級的 JavaScript 專家,但你接手的第一個大項目,卻是去重構(gòu) Android 端的構(gòu)建系統(tǒng)(Build System)。這段故事是怎么發(fā)生的?

        Bolin:當(dāng)時的 Facebook 有一個非常瘋狂的黑客松(Hackathon)文化。那時候公司剛剛決定:“移動端才是未來”,這成了關(guān)乎公司生死的頭等大事。

        有一天,一個懂 JavaScript 的朋友找到我:“嘿,我知道你很擅長 Java,你應(yīng)該學(xué)學(xué) Objective-C,然后來做移動端。現(xiàn)在所有想做產(chǎn)品的人,都必須懂移動端開發(fā)?!边@對我來說是個極大的刺激,因為我壓根不喜歡 Objective-C。

        我最初給自己找的定位,是幫公司開發(fā)一套類似 PhoneGap 的框架(一種將網(wǎng)頁打包成原生應(yīng)用的早期技術(shù))。我拉上了一小撥人,試圖用 HTML5 來開發(fā)移動版 Facebook。但在實際推進中,這種基于網(wǎng)頁的移動應(yīng)用體驗極其糟糕,性能慢得令人發(fā)指。最終,馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)親自拍板,廢棄了這個方案,宣布全線轉(zhuǎn)回純原生開發(fā)(Native App)。

        在這個節(jié)點上,我面臨一個選擇:要么硬著頭皮去學(xué)我不喜歡的原生語言,要么找點別的事干。

        幸運的是,我找到了痛點。當(dāng)時,F(xiàn)acebook 的 Android 團隊每天都在痛苦中掙扎。對于每一個前線工程師來說,你修改了一行代碼,然后點擊“編譯”并在模擬器里看到結(jié)果的時間(迭代周期),是決定生產(chǎn)力的核心指標(biāo)。

        但當(dāng)時,F(xiàn)acebook 用的是一套極其陳舊的、基于 Ant(Apache 早期構(gòu)建工具)的構(gòu)建系統(tǒng)。整個構(gòu)建過程沒有模塊化,也沒有緩存。每修改一行代碼,系統(tǒng)都要重新編譯整個龐大的代碼庫,耗時極長。

        我就想:“我懂 Java,這種底層構(gòu)建的臟活累活肯定難不倒我?!蔽冶緛碇皇窍肴バ迬讉€ Bug,但我越深入,越發(fā)現(xiàn)這套系統(tǒng)的地基已經(jīng)徹底爛了,必須推倒重來。

        Ryan:但你們?yōu)槭裁礇]有直接用 Google 現(xiàn)成的工具呢?我記得那時候 Google 內(nèi)部已經(jīng)有了非常強大的構(gòu)建系統(tǒng)(后來開源為 Bazel)。

        Bolin:這是個絕佳的問題。確實,當(dāng)時有很多人,特別是從 Google 跳槽來的人,都在說:“我們在 Google 有一套牛逼的工具,我們?yōu)槭裁床恢苯诱粘^來?”

        事實是,我們確實嘗試過。我們甚至在內(nèi)部復(fù)刻了一個微型的 Google 構(gòu)建系統(tǒng)版本。但問題在于,Facebook 的代碼庫結(jié)構(gòu)和 Google 完全不同。

        Google 的代碼庫是非常規(guī)范的,每一個模塊都有清晰的邊界。但 Facebook 當(dāng)時的 Android 代碼庫,是一堆充滿了歷史包袱的龐然大物,各種亂七八糟的資源文件(XML、圖片)、極其定制化的腳本交織在一起。如果我們強行套用 Google 的那一套,我們就要重寫所有的底層邏輯。

        更致命的是時間線。當(dāng)時是公司轉(zhuǎn)型移動端的生死存亡之秋,管理層給的指令是:“我們要立刻、馬上提高迭代速度!哪怕快一點點都行!”我們根本等不及花一年時間去重新搭一套完美的 Google 架構(gòu)。

        這就是我主導(dǎo)開發(fā)Buck(Facebook 開源的構(gòu)建工具)的背景。我們一開始只是用 Python 寫了幾個腳本,試圖緩存一些中間編譯結(jié)果。但隨著時間推移,這種修修補補已經(jīng)到了極限。于是,在一個黑客松上,我決定徹底拋棄 Python 腳本,用 Java 重新寫了一套強類型、高并發(fā)的構(gòu)建系統(tǒng)雛形。

        我清楚地記得,當(dāng)我把那個雛形跑起來時,編譯速度直接提升了兩倍。整個 Android 團隊都驚呆了。他們原本對這種底層工具的重構(gòu)毫不關(guān)心,但當(dāng)我把編譯時間從 4 分鐘壓到 1 分鐘時,所有人都成了這套新系統(tǒng)的忠實信徒。

        

        Meta 戰(zhàn)記(下)——用重寫 IDE 和攔截系統(tǒng)調(diào)用來對抗“規(guī)模詛咒”

        Ryan:在解決了 Android 構(gòu)建系統(tǒng)的難題后,你似乎并沒有停下腳步。我看到你后來的工作軌跡,轉(zhuǎn)向了更龐大的基礎(chǔ)設(shè)施——你們開始重寫 IDE(集成開發(fā)環(huán)境),甚至搞出了一個虛擬文件系統(tǒng)。這是怎么一回事?

        Bolin:這其實是一個順理成章的演進。當(dāng)我把構(gòu)建系統(tǒng)(Buck)做出來后,工程師們確實編譯得更快了。但新的問題出現(xiàn)了:隨著代碼庫的指數(shù)級膨脹,傳統(tǒng)的 IDE 扛不住了。

        我們當(dāng)時用的是 Eclipse。對于一個擁有幾千萬行代碼的大型單一代碼庫(Monorepo)來說,你只要用 Eclipse 打開這個項目,光是建立索引(Indexing)就要花半個小時。在此期間,你的電腦風(fēng)扇會狂轉(zhuǎn),內(nèi)存會被吃光,整個機器卡得像塊磚頭。

        我們的工程師開始抱怨:“構(gòu)建是快了,但我根本打不開代碼?。 ?/p>

        當(dāng)時業(yè)界有兩種聲音:一種是徹底拋棄本地 IDE,把開發(fā)環(huán)境搬到云端瀏覽器里(Web-based IDE);另一種是尋找一種輕量級的本地編輯器。

        我們選擇了一條中間路線。當(dāng)時 GitHub 剛推出了 Atom 編輯器(VS Code 的前身)。Atom 是基于 Web 核心技術(shù)的,非常靈活。我們決定在 Atom 的基礎(chǔ)上,開發(fā)一套專門針對 Facebook 巨型代碼庫的 IDE 插件系統(tǒng),我們給它命名為Nuclide。

        我們把極其耗費性能的語言解析、自動補全、跳轉(zhuǎn)定義等功能,全部剝離出來,放在遠程的強大服務(wù)器上運行。本地的 Nuclide 編輯器只需要負責(zé)展示 UI 和接收用戶的鍵盤輸入。這相當(dāng)于給每一個工程師配了一臺看不見的“超級計算機”。

        Ryan:這聽起來非常巧妙。但你剛才提到了“虛擬文件系統(tǒng)”(Virtual File System),這又是因為什么痛點被逼出來的?

        Bolin:虛擬文件系統(tǒng)的誕生,是為了對抗物理學(xué)定律。

        你要知道,F(xiàn)acebook 秉持的是“單一代碼庫”(Monorepo)哲學(xué)。也就是全公司所有產(chǎn)品(Facebook、Messenger、Instagram等)的代碼,全都在一個巨大的倉庫里。

        這就導(dǎo)致了一個災(zāi)難性的后果:當(dāng)代碼庫膨脹到包含數(shù)百萬個文件、幾十 GB 大小時,傳統(tǒng)的版本控制系統(tǒng)(比如 Git 或 Mercurial)徹底崩潰了。

        想象一下這個場景:一個新員工入職,他只想修改一行前端代碼。按照傳統(tǒng)的邏輯,他必須把這幾百萬個文件、幾十 GB 的數(shù)據(jù)完整地克隆(Clone)到自己的筆記本硬盤上。這不僅要耗費幾個小時,而且他每次運行一次簡單的git status命令,系統(tǒng)都要遍歷這幾百萬個文件去檢查有沒有變動。這直接導(dǎo)致終端卡死。

        面對這種“規(guī)模詛咒”,常規(guī)的優(yōu)化手段已經(jīng)失效了。我們必須深入到操作系統(tǒng)的最底層。

        我們搞出了一個叫Eden(后來演變成 Miles)的虛擬文件系統(tǒng)。簡單來說,我們利用了 Linux 的 FUSE(Filesystem in Userspace)機制,或者 Mac 上的類似機制,攔截了操作系統(tǒng)的文件讀取請求。

        當(dāng)你在筆記本上瀏覽代碼庫時,你看到的是幾百萬個文件的完整目錄結(jié)構(gòu)。但實際上,你的硬盤里根本沒有這些文件。它們?nèi)恰罢嘉环薄?/p>

        只有當(dāng)你真正雙擊打開某個文件,或者編譯器需要讀取某個文件時,我們的虛擬文件系統(tǒng)才會瞬間觸發(fā)一個網(wǎng)絡(luò)請求,從服務(wù)器上把那個特定的文件“懶加載”(Lazy load)下載下來。

        這簡直是魔法!通過這種按需加載的方式,原本需要幾個小時的克隆時間,被壓縮到了幾秒鐘;原本需要遍歷整塊硬盤的系統(tǒng)狀態(tài)檢查,變得瞬間響應(yīng)。我們在操作系統(tǒng)的底層,騙過了所有的上層應(yīng)用。

        

        從 E8 到 E9 的“血肉之路”與晉升失敗

        Ryan:這太不可思議了。從構(gòu)建系統(tǒng)到虛擬文件系統(tǒng),你解決的都是大廠最硬核、最底層的生死難題。這也自然而然地引出了你職業(yè)生涯中最受關(guān)注的一段經(jīng)歷——你在 Meta 從 Principal Engineer(E8,首席工程師)晉升到 Distinguished Engineer(E9,杰出工程師)的過程。

        很多在大廠掙扎的工程師,都面臨著晉升難的問題。而從 E8 到 E9,這幾乎是一條“血肉之路”。你能分享一下這背后的故事嗎?

        Bolin:這是一段極其痛苦,但也讓我徹底蛻變的經(jīng)歷。

        很多人對高級工程師有一種誤解。他們覺得,只要我是一個“超級碼農(nóng)”(10x Engineer),只要我寫的代碼比誰都快、比誰都好,我就能一路晉升到頂點。

        在早期的職級(從初級到高級)里,這確實是行得通的。但當(dāng)你跨越了 Staff(E6)甚至到了 Principal(E8)之后,“純寫代碼”反而會成為你晉升的最大毒藥。

        當(dāng)時我剛完成 Nuclide 和早期底層工具的構(gòu)建,我滿心以為自己很快就能升到 E9。但我提交的晉升申請被無情地駁回了。

        我的第一反應(yīng)是極度的憤怒和不解:“我難道不是公司里最懂這些底層架構(gòu)的人嗎?我難道不是一個人頂十個人的產(chǎn)出嗎?為什么不給我升職?”

        但我后來冷靜下來,和幾位資深的 E9、E10 大佬進行了一次長談。他們一針見血地指出了我的問題:我陷入了“英雄主義陷阱”。

        在那段時間里,我習(xí)慣于發(fā)現(xiàn)一個問題,然后閉門造車,用極高的技術(shù)水平從零寫一個全新的工具,然后跑去告訴大家:“看,我造了個更好的輪子,你們都來用吧!”

        但這是一種極其傲慢的做法。當(dāng)公司規(guī)模達到幾千名工程師時,你強行推行一個新工具,意味著你要打破所有人現(xiàn)有的工作流。你會遇到極大的阻力。

        真正能在 E9 級別產(chǎn)生影響力的,不是“造新輪子”,而是“解決那些無人認領(lǐng)的、極其丑陋的系統(tǒng)性難題,并帶著所有人一起走”。

        Ryan:也就是說,你需要從一個純粹的技術(shù)極客,轉(zhuǎn)變成一個具有極強政治手腕和布道能力的技術(shù)領(lǐng)袖?

        Bolin:完全正確。那次晉升失敗后,我收起了自己“手擼代碼”的驕傲。我開始把大量的精力放在了“非標(biāo)自動化”(Non-standard automation)和跨部門協(xié)調(diào)上。

        就像剛才提到的虛擬文件系統(tǒng) Eden。這個項目的阻力極其龐大,因為不僅需要修改底層客戶端,還需要后端服務(wù)器的全力配合,更需要改變?nèi)緮?shù)千人的開發(fā)習(xí)慣。

        我花了數(shù)月的時間,不再是寫 C++ 或 Java,而是瘋狂地寫文檔(Tech Specs)、寫戰(zhàn)略規(guī)劃。我必須在文檔里向高管證明,為什么這件極其冒險的事情是非做不可的;我必須去游說后端的存儲團隊,讓他們相信為我們專門開發(fā)一套 API 是值得的;我必須去安撫一線的業(yè)務(wù)工程師,承諾新系統(tǒng)上線時不會讓他們丟掉數(shù)據(jù)。

        這其實就是在玩一場“拼湊積分”的游戲。你需要找到一個公司級別的痛點,把分散在各個團隊的資源像拼圖一樣拼湊起來,最終打贏這場戰(zhàn)役。

        當(dāng)我最終帶領(lǐng)團隊,把那個極其丑陋但極其龐大、牽扯到無數(shù)利益的遺留屎山徹底清理干凈時,我的 E9 晉升幾乎是水到渠成的。那是水到渠成的結(jié)果,而不是我強行索要來的。

        

        加入 OpenAI,“研究主導(dǎo)”的文化休克

        Ryan:在 Meta 達到了工程師的榮譽頂峰后,你做出了一個讓很多人意外的決定——離開這家你奮斗了 11 年、極其擅長其技術(shù)棧的巨頭,轉(zhuǎn)而加入了當(dāng)時規(guī)模還遠沒有今天這么大的 OpenAI。是什么驅(qū)使你做出這個決定的?

        Bolin:在 Meta 的最后一年,我其實陷入了某種程度的職業(yè)倦怠(Burnout)。我在底層架構(gòu)這個領(lǐng)域待了太久,我已經(jīng)清楚地看到了天花板。所有的優(yōu)化都是邊際收益遞減的:我再花一年時間,可能也就是把某個系統(tǒng)的性能提升個 5%。這種修修補補的工作,讓我失去了當(dāng)初那種改變世界的興奮感。

        就在那個時候,也就是 2023 年底,大語言模型(LLM)的浪潮徹底爆發(fā)了。我開始在業(yè)余時間瘋狂地閱讀關(guān)于 Transformer、注意力機制(Attention Mechanism)的論文。我突然意識到,這是一種全新維度的計算范式。

        我覺得,如果我錯過了這班車,我這輩子的技術(shù)生涯可能就止步于此了。剛好 OpenAI 在招募懂大規(guī)模工程底層的資深人員,我就毫不猶豫地投了簡歷。

        Ryan:當(dāng)你從一個傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭,跨入一家處于浪潮之巔的 AI 實驗室時,最大的沖擊是什么?

        Bolin:簡直是天翻地覆的“文化休克”(Culture Shock)

        在像 Meta、Google 這樣的傳統(tǒng)大廠,他們的核心文化是“工程主導(dǎo)”(Engineering-led)。這意味著什么?這意味著軟件工程師(SWE)是公司的核心資產(chǎn)。產(chǎn)品經(jīng)理提出需求,工程師決定架構(gòu)、排期,最后把代碼寫出來上線。所有的光環(huán)、資源和晉升通道,都是圍繞著工程師建立的。

        但當(dāng)你踏入 OpenAI 的那一刻,你會立刻感受到一種截然不同的空氣——這里是“研究主導(dǎo)”(Research-led)的。

        在這里,真正的核心王牌是那些擁有數(shù)學(xué)、物理學(xué)背景的研究員(Scientists/Researchers)。他們每天的工作是推導(dǎo)公式、調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、觀察 loss 曲線(損失函數(shù)曲線)。

        而我們這些有著光鮮履歷的大廠頂級工程師,在某種程度上,變成了“輔助人員”。

        我們的職責(zé)不再是決定產(chǎn)品的走向,而是像后勤部隊一樣,拼盡全力去構(gòu)建最極致的分布式計算集群、優(yōu)化 GPU 的顯存利用率、搭建數(shù)據(jù)清洗的流水線。我們所做的一切工程努力,都是為了讓那些研究員能夠跑通下一次實驗。

        如果你是一個極度渴望個人英雄主義、渴望掌控產(chǎn)品的工程師,這種落差會讓你非常痛苦。但我個人非常享受這種狀態(tài)。因為在這個全新的領(lǐng)域里,我已經(jīng)是一個“小學(xué)生”了。我放下了 E9 的架子,重新開始學(xué)習(xí)如何與科學(xué)家們對話,如何把那些天馬行空的數(shù)學(xué)理論,轉(zhuǎn)化為可以在成千上萬張 H100 顯卡上穩(wěn)定運行的 C++ 和 CUDA 代碼。這太刺激了。

        Ryan:這就不得不聊到你在 OpenAI 負責(zé)的核心項目——Codex(也就是 GitHub Copilot 的底層大腦)了。我聽說 Codex 最初其實脫胎于一場黑客松?

        Bolin:是的,那是一個極其瘋狂的周末。

        其實 OpenAI 內(nèi)部一直有工程師在使用早期的代碼生成模型來輔助工作。但在一次內(nèi)部的黑客松上,我們幾個人突發(fā)奇想:“如果我們把這個模型封裝成一個可以在命令行(CLI)直接調(diào)用的工具,會發(fā)生什么?”

        我花了很短的時間,寫了一個簡陋的終端封裝。結(jié)果跑出來的效果驚掉了所有人的下巴。你只需要在終端里用英語輸入“幫我把當(dāng)前目錄下所有擴展名為 .txt 的文件重命名為 .md,并且去掉文件名里的空格”,它瞬間就生成了一段完美運行的 Python 或 Bash 腳本。

        這個工具立刻在公司內(nèi)部像病毒一樣傳播開來。它證明了一件事:AI 不僅僅能教你寫代碼,它能直接替你把雜活干了。

        這也是后來我們決定將 Codex 的測試套件(Harness)完全開源的重要原因。我們希望讓整個開源社區(qū)看到,這不是魔術(shù),而是實實在在的工程標(biāo)準(zhǔn)。我們試圖通過這種方式,去定義未來 AI 代碼助手的評估標(biāo)準(zhǔn)。

        Ryan:你作為一個頂級的底層系統(tǒng)工程師,現(xiàn)在每天寫代碼的時間還有多少?

        Bolin:這個問題問到了點子上,也是我最近反思最多的一點。

        以前的我,就像我說的,是一臺寫代碼的機器。我極其享受那種在鍵盤上運指如飛、一行行敲出精妙邏輯的快感。

        但現(xiàn)在,如果你問我:“你昨天寫的代碼里,有多少是你親手敲進去的?”我會非常坦誠地告訴你:“可能連 10% 都不到。很多時候,這個數(shù)字接近于 0?!?/strong>

        我每天的工作流已經(jīng)徹底改變了。我現(xiàn)在做的事情是:打開編輯器,寫下一段極其詳盡的英文注釋(Prompt),描述我需要實現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、接口邏輯和邊界條件。然后,我按下快捷鍵,看著 AI 在幾秒鐘內(nèi)把幾百行代碼“吐”出來。

        接著,我的角色從一個“寫作者”(Writer),變成了一個“審閱者”(Reviewer)

        我運用我過去二十年積累的系統(tǒng)工程經(jīng)驗,去審視 AI 生成的代碼有沒有內(nèi)存泄漏的風(fēng)險,有沒有并發(fā)死鎖的隱患,有沒有忽略某個邊緣測試用例。如果有,我就指出問題,讓它重新生成。

        最讓我感到解脫的是,AI 包攬了我曾經(jīng)最討厭的事情——寫單元測試(Unit Tests)和配置 CI/CD 腳本。現(xiàn)在,我只需要說一句:“為上面的函數(shù)生成 100% 覆蓋率的測試用例”,它就能生成極其完備的測試代碼,甚至還能自動生成偽造的 mock 數(shù)據(jù)。

        這讓我有大量的時間去思考更高維度的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計,而不是在語法細節(jié)里浪費生命。

        

        技術(shù)老兵的終極建議:降維思考,升維打擊

        Ryan:這真是讓人感到震撼。對于那些還在學(xué)校,或者剛剛進入職場的年輕工程師來說,聽到一個 E9 大佬說自己不再手寫代碼了,他們可能會感到恐慌:“既然 AI 都能寫代碼了,那我拼命學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、學(xué)算法還有什么意義?”你會給他們什么建議?

        Bolin:我非常理解這種恐慌。但我必須明確一點:深厚的技術(shù)基本功(Deep Technical Skills),在很長一段時間內(nèi)依然是你最堅固的護城河。

        為什么?因為現(xiàn)在的 AI,本質(zhì)上還是一個基于概率的模型。它會產(chǎn)生幻覺,它會生成看似完美實則藏著致命 Bug 的代碼。

        如果一個初級工程師完全依賴 AI,當(dāng)系統(tǒng)在線上崩潰,面對幾千兆的日志和亂碼般的堆棧報錯時,他將束手無策。他根本不知道底層發(fā)生了什么。

        而我能如此自信地依賴 AI 替我寫 90% 的代碼,正是因為我有那 10% 的底層掌控力。我懂 C++ 內(nèi)存分配的底層原理,我懂操作系統(tǒng)的線程調(diào)度,所以我能在一眼掃過 AI 生成的代碼時,瞬間判斷出它是否在“胡說八道”。

        在這個時代,AI 是你手里的一把無限子彈的機槍。但如果你不知道該瞄準(zhǔn)哪里,甚至不知道怎么處理卡殼,這把槍也會變成殺死你自己的武器。

        Ryan:在提升個人能力方面,你有哪些特別的經(jīng)驗可以分享?

        Bolin:我強烈建議所有想提升系統(tǒng)深度的工程師,去玩一玩CTF(Capture The Flag,網(wǎng)絡(luò)安全奪旗賽)。

        這是我個人的一個小秘密。在解決那些極其變態(tài)的底層安全漏洞時,你會被迫去深入理解匯編語言、寄存器的工作原理、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的每一個字節(jié)。這種帶有極強目標(biāo)感、像解謎游戲一樣的訓(xùn)練方式,比你干巴巴地啃教科書要有效一百倍。

        另外,如果非要推薦技術(shù)書籍,我首推兩本。一本是關(guān)于操作系統(tǒng)底層的(如經(jīng)典恐龍書),另一本則是關(guān)于技術(shù)寫作的。

        Ryan:技術(shù)寫作?這聽起來不太“硬核”。

        Bolin:這恰恰是最高級的硬核。

        就像我在總結(jié)如何晉升 E9 時說的,當(dāng)你試圖撬動一個幾百人的跨部門大項目時,你寫的代碼再好也沒有用。你需要用一種極其清晰、有煽動性、邏輯嚴密的商業(yè)/技術(shù)文檔,去說服那些根本不懂代碼的副總裁和財務(wù)總監(jiān)。

        如果你只會寫代碼,你充其量是一個高級工匠;但如果你能用文字構(gòu)建起一個宏大的技術(shù)愿景,并讓所有人心甘情愿地追隨你,你才是真正的技術(shù)領(lǐng)袖。

        Ryan:非常感謝你,Michael。你為我們展現(xiàn)了一個從傳統(tǒng)軟件時代向 AI 時代跨越的極其精彩的個人縮影。

        Bolin:謝謝你的邀請。很高興能在這里把這些踩過的坑、流過的血,分享給大家。祝所有依然在深夜里 debug 的工程師們,好運。

       ?。ㄍ陡寤?qū)で髨蟮溃簔hanghy@csdn.net)

        

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