Иллюзия гениального юноши

marsbitОпубликовано 2026-07-09Обновлено 2026-07-09

Введение

Иллюзия «гениального юноши»: почему один из первых «гениальных юношей» Huawei, Ли Боцзе, испытал стресс во время собеседования в DeepSeek? Собеседование в DeepSeek для Ли Боцзе, бывшего «гениального юноши» Huawei, основателя стартапа и главного научного сотрудника, стало эмоциональным испытанием, заставившим его не спать всю ночь. Причина — не в спорной ситуации с подозрением на списывание кода из-за второго монитора, а в сильном чувстве разрыва между ожиданиями и реальностью. Для Ли Боцзе DeepSeek — «вершина технического сообщества Китая». Его настойчивое ожидание собеседования (3 недели, 5 напоминаний) при наличии других офферов было поиском подтверждения своего статуса и места в эпицентре эпохи ИИ. Однако DeepSeek подходил к процессу строго как к оценке соответствия позиции, а не как к peer-обсуждению между признанными экспертами. Интервью раскрывает внутреннее противоречие: Ли Боцзе отрицает ярлык «гениальный юноша», но неосознанно ожидает, что с ним будут обращаться соответственно его прошлым заслугам и репутации. Другие компании (MiniMax, StepFun, Xiaomi) в ходе собеседований вели с ним содержательные профессиональные дискуссии, что укрепило его ожидания. DeepSeek, напротив, проявил «безличностный» подход, настаивая на стандартном тестировании кода, несмотря на внушительное резюме кандидата. В этом — ключевое изменение, которое приносит эра ИИ. Прошлые достижения, титулы и опыт стремительно обесцениваются из-за скорости обновления знаний. Искусственный интеллект пре...

Человек, который основал стартап.

Человек, который ушел из Huawei.

Человек, который был главным научным сотрудником.И все же из-за одного собеседования он не спал всю ночь.

Эта деталь — пожалуй, самая контрастная во всей этой истории с собеседованием в DeepSeek.

Два экрана, кодинг, подозрения в списывании... Честно говоря, все это не главное.

Настоящий вопрос для обсуждения в том, почему «гениального юношу Huawei» задело обычное собеседование.

1. Суть проста

6 июля Ли Боцзе опубликовал пост в социальной сети.

На втором удаленном собеседовании, во время написания кода, он машинально взглянул на другой монитор. Интервьюер заподозрил его в списывании и потребовал доказать обратное.

Он вышел из видеоконференции.

Пост вызвал бурные дискуссии. Одни критиковали высокомерие DeepSeek, другие спрашивали, почему гениальный юноша должен пропускать базовые тесты.

Спорить о том, кто прав, бессмысленно.

Более важно то, что человек, повидавший многое, оказался эмоционально задет одним удаленным собеседованием: бессонница, длинный пост, интервью, повторные объяснения.

Ответ скрыт в другой фразе из того же интервью.

2. Он ждал не оффер

«DeepSeek в моем сердце — это вершина, признанная всем китайским технологическим сообществом.»

Эта фраза важнее, чем два экрана или кодинг.

Он отправил резюме, прошел письменный тест, ждал три недели, напоминал пять раз. Предложения от других компаний уже были на руках, а он все ждал DeepSeek.

Это не просто поиск работы. Это ожидание подтверждения статуса.

Ли Боцзе хотел доказать, что он принадлежит к центру эпохи. DeepSeek же просто хотел оценить, подходит ли он на позицию.

Несоответствие спроса и предложения составляет суть конфликта.

Кодинг был лишь спусковым крючком. То, что его действительно задело, — это то, что место, которое он так высоко ценил, при встрече не дало ему ожидаемого отклика.

В интервью 36Kr журналист спросил Ли Боцзе: Бессонница из-за того, что интервьюер тебя отверг, или из-за разочарования?

Ли Боцзе ответил: Скорее из-за чувства разочарования.

Его лишил сна не оффер, а разрушенные ожидания.

3. Принимать отбор за обмен, а правила за высокомерие

В интервью Ли Боцзе сказал: Меня действительно раздражает, когда СМИ постоянно навешивают на меня ярлык «гениального юноши».

Но вот как он оценивает собеседования в разных компаниях:

В MiniMax, Ян Цзюньцзе дал ему обратную связь по обучению голосовой модели. Главный научный сотрудник Step Fun читал его статьи и указал на проблему в оценке параметров. В Xiaomi Ло Фули обсуждал с ним управление командой.

И затем Ли Боцзе говорит, что в каждой из этих компаний он чему-то научился на собеседовании. В DeepSeek — нет.

Здесь критерий Ли Боцзе для оценки собеседования — не процесс и даже не соответствие, а то, воспринимали ли его как коллегу.

Собеседование — это в первую очередь отбор, процесс взаимного выбора, а не рецензирование коллег. Но он с чувством превосходства воспринимал собеседование как дискуссию с равными.

Человек, который неоднократно заявляет «не называйте меня гениальным юношей», подсознательно ожидает, что каждый интервьюер будет относиться к нему как к гениальному юноше.

Ореол не в ярлыке. Ореол — в его ожиданиях.

Это несоответствие — часть инерции, накопленной всей интернет-индустрией за долгие годы.

За последние двадцать лет в китайском интернете сформировались негласные правила. Компания — это статус, должность — это кредит доверия.

«Гениальный юноша Huawei» автоматически означает признание способностей, авансированный кредит доверия. Куда бы он ни пошел, его воспринимают как звезду.

MiniMax относился к нему так, Step Fun так, Xiaomi тоже.

Это не Ли Боцзе выдвигал особые требования. Это отрасль привыкла к таким правилам: если ты на этом уровне, то с тобой и общаются соответственно.

Просто он не ожидал, что DeepSeek нарушит эти негласные правила.

4. Почему DeepSeek не признает ореол

Почему DeepSeek сегодня так строг к процессу?

Самый большой риск в индустрии ИИ — поставить не на того человека, а не упустить гения.

Сегодня на одну вакансию, связанную с моделями, может приходиться тысячи резюме в день. Когда организация растет, критерии отбора неизбежно ужесточаются. Она не может доверять никому на слово.

Гениальный юноша Huawei — пиши код. Главный научный сотрудник стартапа — пиши код. Фон MSRA — пиши код.

Можно назвать это шаблонным, механистичным, лишенным тепла. Но, по крайней мере, стандарты едины.

Многие по-настоящему сильные организации имеют общую черту: культура компании выше личности, правила не меняются для выдающихся.

Другие компании общались с ним как с коллегой — это работал ореол.

DeepSeek — первая компания, которая увидела ореол, но все равно настаивала на том, чтобы кандидат сначала написал код.

Если бы на этом все закончилось, это осталось бы просто собеседованием.

Но настоящий широкий резонанс вызвали стоящие за этим перемены эпохи.

5. «Быть лучшим» становится вычислением в реальном времени

За последние двадцать лет интернет-индустрия оценивала людей просто: в какой компании работал, какая должность, какие проекты. Tencent, Alibaba, ByteDance, Huawei — резюме было пропуском.

В основе этой системы лежало допущение, что «быть лучшим» кумулятивно. Образование, опыт, титул могли «кормить» много лет.

В эпоху ИИ это допущение полностью не работает. Скорость устаревания знаний превышает скорость накопления опыта.

Самая важная методология прошлого года уже устарела сегодня. Архитектурные навыки, которыми гордились вчера, сегодняшний выпускник может воспроизвести с помощью агента за полдня.

ИИ превратил «быть лучшим» в вычисление в реальном времени.

Это привело к парадоксальному явлению: чем лучше человек, тем больше у него тревоги. Чем блистательнее прошлое, тем больше разочарование от обесценивания статуса.

Сегодня все больше топ-специалистов постоянно меняют работу, основывают стартапы, пробиваются в самые передовые компании. Это сложно объяснить только деньгами. Они действительно боятся отстать.

Ли Боцзе ждал три недели, напоминал пять раз, лишь бы пройти собеседование в DeepSeek.

Его настоящая тревога: если DeepSeek его не возьмет, значит ли это, что его отвергла эпоха?

Слова [за пределами полосы]:

Раньше ореол мог определять человека. Сегодня ореол лишь подтверждает его прошлое.

Ли Боцзе просто первым озвучил эту тревогу.

Вскоре каждый программист, каждый продукт-менеджер, каждый исследователь, каждый предприниматель пройдет через такое же собеседование.

Интервьюером станет сама эпоха ИИ.

Каждый день она будет задавать всем один и тот же вопрос:

Вчера ты был лучшим. А сегодня?

Эта статья из официального аккаунта WeChat «За пределами полосы», автор: Хуа Хуа

Связанные с этим вопросы

QКаков основной конфликт в ситуации с собеседованием Ли Боцзе в DeepSeek?

AОсновной конфликт заключается в расхождении ожиданий. Ли Боцзе, обладатель статуса «гениального юноши Huawei», ожидал от DeepSeek признания своего статуса и профессионального обсуждения на равных, как это происходило в других компаниях. Однако DeepSeek подошёл к собеседованию строго как к процессу отбора, сосредоточившись на проверке технических навыков через стандартизированные тесты, что воспринималось Ли Боцзе как пренебрежение и привело к его глубокому разочарованию.

QПочему, согласно статье, DeepSeek не признаёт «гало» прошлых достижений кандидатов?

AСогласно статье, DeepSeek придерживается жёстких стандартов отбора, потому что в быстроразвивающейся индустрии ИИ наибольшим риском для компании является не пропустить гения, а нанять неподходящего человека. Когда организация масштабируется, ей необходимо полагаться на объективные, единообразные критерии (например, написание кода) для всех кандидатов, независимо от их прошлых титулов или достижений. Это гарантирует последовательность и минимизирует субъективные ошибки, хотя и может казаться безличным.

QКак, по мнению автора, изменилось понятие «талант» или «отличный специалист» в эпоху ИИ?

AАвтор утверждает, что в эпоху ИИ понятие «отличный специалист» превратилось из накопленного капитала (образование, опыт, должность) в «реaltime-вычисление». Скорость устаревания знаний теперь превышает скорость их накопления. Вчерашние передовые методы и архитектуры могут быстро устареть. Поэтому ценность человека всё чаще определяется его актуальными навыками и способностью быстро адаптироваться, а не прошлыми заслугами, что вызывает беспокойство у многих опытных специалистов.

QКакая, по мнению статьи, глубинная причина беспокойства и поведения Ли Боцзе?

AГлубинной причиной, согласно статье, является экзистенциальная тревога, вызванная сменой эпох. Ли Боцзе, как и многие другие успешные профессионалы, боится выпасть из технологической гонки. Его настойчивое желание пройти собеседование в DeepSeek — это не просто поиск работы, а попытка получить подтверждение от «вершины технологической пирамиды», что он по-прежнему принадлежит к центру современной технологической индустрии и не отстаёт от времени.

QКакую метафору использует автор в конце статьи, чтобы описать вызов новой эпохи?

AВ конце статьи автор использует мощную метафору. Он говорит, что скоро каждый программист, менеджер продукта, исследователь и предприниматель пройдёт аналогичное «собеседование». Однако собеседующим будет сама эпоха ИИ. Каждый день она будет задавать всем один и тот же вопрос: «Вчера ты был отличным. А сегодня?» Это подчёркивает, что вызов заключается в необходимости постоянного доказательства своей ценности в условиях стремительных изменений.

Похожее

Arbitrum вырос на 10% — Могут ли разблокировки токенов на $7.6 млн остановить ралли ARB?

После продолжительного нисходящего тренда токен Arbitrum (ARB) преодолел медвежий канал, достигнув двухнедельного максимума в $0,085, и вырос на 10%, а объем торгов подскочил на 118%. Рост был вызван анонсом о том, что 10% комиссий в сети Robinhood Chain и других L2-решениях Arbitrum будут направляться в экосистему Arbitrum (8% — в казну, контролируемую держателями токенов, 2% — на развитие). Это часть стратегии по борьбе с инфляцией от ежемесячных разблокировок токенов. В июле в обращение поступит 92,63 млн ARB на $7,6 млн. Хотя рекордные объемы и сборы в Robinhood Chain ($2,36 млн 8 июля) могут частично снизить давление, для полного нивелирования инфляции требуется генерировать около $8 млн в месяц. Индикатор RSI токена поднялся до 54, указывая на возвращение покупателей. Если позитивный нарратив сохранится, ARB может протестировать уровень сопротивления $0,09, в противном случае возможен откат к $0,072.

ambcrypto20 мин. назад

Arbitrum вырос на 10% — Могут ли разблокировки токенов на $7.6 млн остановить ралли ARB?

ambcrypto20 мин. назад

OpenAI нанимает эксперта по инвестиционному банкингу с зарплатой всего 1,3 млн юаней, в комментариях все считают, что это мало

OpenAI нанимает эксперта по инвестиционному банкингу для обучения ИИ. Основная задача — определение стандартов качества работы ИИ в таких областях, как анализ финансового моделирования, оценка активов, due diligence и подготовка материалов для клиентов. Должность предполагает разработку тестовых заданий, создание эталонных результатов и критериев оценки. Кандидатам требуется от двух лет опыта в инвестиционном банке, включая реальные сделки, владение Excel и PowerPoint, а также умение различать «приемлемый» и «профессионально пригодный» результат работы. Должность является индивидуальным вкладом без управленческих функций. Заработная плата составляет $185–205 тыс. (примерно 125–130 млн рублей) в год плюс опционы на акции, с гибридным графиком работы. Многие считают эту сумму недостаточной для специалиста такого уровня. Роль открыта в команде Applied AI в Сан-Франциско, которая фокусируется на применении ИИ в профессиональных сферах, требующих высокой точности и аналитики.

marsbit25 мин. назад

OpenAI нанимает эксперта по инвестиционному банкингу с зарплатой всего 1,3 млн юаней, в комментариях все считают, что это мало

marsbit25 мин. назад

ACL 2026: Превосходство китайских исследователей. Все авторы лучших статей - китайцы, в выдающихся статьях они почти монополия

В статье освещаются ключевые итоги конференции ACL 2026. Главное внимание уделяется беспрецедентному доминированию китайских исследователей: все три работы, удостоенные премии Best Paper Award, а также большинство из 18 работ, отмеченных как Outstanding Paper, были подготовлены учеными китайского происхождения. Конференция побила рекорды по масштабу: 12148 поданых работ, рост на 45%, что отражает общую тенденцию доминирования исследований, связанных с большими языковыми моделями (LLM). Доля авторов из материкового Китая составила 54%. Три лучшие работы затрагивают фундаментальные вопросы: первая («The Imperfective Paradox in Large Language Models») выявляет систематическую ошибку LLM в логическом выводе на основе лингвистических парадоксов; вторая («Memory efficiency and resource-rational encoding…») предлагает модель ограниченной рабочей памяти, делая ИИ более «человекоподобным»; третья («Characterizing the Expressivity of Local Attention…») формально доказывает преимущества гибридной (глобальной и локальной) архитектуры внимания в Transformers. Статья также подчеркивает, что, несмотря на тотальную ориентацию конференции на LLM, высшие награды получили исследования, критически и фундаментально исследующие их природу, а не просто применяющие их.

marsbit26 мин. назад

ACL 2026: Превосходство китайских исследователей. Все авторы лучших статей - китайцы, в выдающихся статьях они почти монополия

marsbit26 мин. назад

GPT-5.6 скоро будет запущен, скорость рассуждений взлетела до 750 токенов в секунду, подозревается работа на 100 кремниевых пластинах

По данным утечек, OpenAI готовится к запуску GPT-5.6 Sol — новой высокоскоростной версии своей модели. Как утверждается, она будет работать на оборудовании Cerebras с феноменальной скоростью генерации в 750 токенов в секунду, что позволит выполнять сложные задачи почти мгновенно. Ключевым техническим прорывом, по мнению экспертов, является архитектура развертывания, при которой каждый слой нейронной сети размещается на отдельной пластине (wafer) чипа Cerebras. Это позволяет масштабировать модель до 3 триллионов параметров, используя от 70 до 100 таких пластин. Для преодоления ограничений памяти также применяются оптимизированные, облегченные методы кэширования KV, возможно, в сочетании с гибридными архитектурами, подобными Mamba. OpenAI параллельно развивает собственную экосистему, представив свой первый специализированный чип для вывода ИИ — Jalapeño. Это демонстрирует стратегию компании по созданию полного стека технологий: от проектирования моделей и чипов до оптимизации развертывания. Цель — построить масштабируемую инфраструктуру для следующего поколения сверхбыстрого и мощного искусственного интеллекта.

marsbit31 мин. назад

GPT-5.6 скоро будет запущен, скорость рассуждений взлетела до 750 токенов в секунду, подозревается работа на 100 кремниевых пластинах

marsbit31 мин. назад

Цукерберг начинает делать ставки на рынок прогнозов, в то время как азиатские страны все еще считают это азартной игрой

Прогностические рынки, превратившись в индустрию с ежемесячным объемом торгов в 140 млрд долларов, привлекают внимание крупных технологических компаний, таких как Meta с ее проектом «Arena». Их механика проста: контракты на основе событий (например, исход выборов) рассчитываются как 1 доллар в случае реализации и 0 долларов в противном случае, а рыночная цена отражает вероятности в реальном времени. Западные страны, следуя судебным решениям, интегрируют такие рынки в регулируемую финансовую систему. В Азии же к ним часто относятся как к азартным играм, что приводит к трем основным проблемам: оттоку капитала на офшорные платформы, потере суверенитета над информационными данными (например, более точными, чем опросы, прогнозами выборов) и отсутствию защиты пользователей. Автор призывает к смене парадигмы в регулировании — не блокировать эти рынки, а найти способы ответственно использовать генерируемые ими ценные данные в рамках законной системы, превращая их в актив для общества, а не отдавая инициативу иностранным игрокам.

Foresight News36 мин. назад

Цукерберг начинает делать ставки на рынок прогнозов, в то время как азиатские страны все еще считают это азартной игрой

Foresight News36 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片