有目的地创新：Marut Pandya 如何在 AI 领域建立职业生涯

快速阅读: 据《黑客 Noon》称，马鲁特·潘迪亚原本对物理学感兴趣，但后来转而投身于人工智能领域。他目前是RunPod的机器学习研究工程师，致力于优化AI系统和推动开源项目。潘迪亚还关注AI安全问题，创立了Phyra Research进行相关研究。他鼓励未来创新者拥抱非传统路径，重视基础，结合好奇心与实用性，并利用开源社区。

可以说，人工智能（AI）已经成为常态。有一位将AI提升到更高水平的人是马鲁特·潘迪亚，他是RunPod的机器学习研究工程师，该平台专为AI和ML工作负载设计。然而，他并非一开始就立志成为顶尖的AI专家。相反，他对物理学的学习兴趣引导他成为了一名AI企业家，他着迷于揭示宇宙隐藏机制的过程。那么，他如何投身于AI创新的呢？要回答这个问题，需要了解他如何因好奇心驱动而做出了意外的职业转变。然而，他并非一开始就立志成为顶尖的AI专家。相反，他对物理学的学习兴趣引导他成为了一名AI企业家，他着迷于揭示宇宙隐藏机制的过程。好奇心作为指南针

宇宙的规律是什么？它们如何支配自然现象？它是如何形成的？这些问题吸引了知识分子的思维。正是这种对宇宙的好奇心在潘迪亚的学术生涯早期就吸引着他。“我最初对物理学感兴趣，被关于现实本质的基本问题所吸引。然而，我在AI中看到了不仅能理解世界，还能构建重塑世界的工具的潜力，”潘迪亚回忆道。这种希望产生影响的愿望促使他从理论研究转向AI的实际应用。

向AI创新的转变

潘迪亚可以选择留在他选择的学术领域内；然而，他的好奇心将他引入了计算机科学和机器学习的世界。他在班加罗尔继续深造，这座城市也被称为印度的“硅谷”，拥有蓬勃发展的科技创新增长环境。潘迪亚一直对研究物理学感兴趣，但他这个好奇的学生将他的智力资本投资于创建可以解决复杂现实世界问题的系统：“我进入AI和机器学习的旅程源于对存在本质和科学提供的积极影响世界的无限可能性的深深着迷。”这一学术转变激励潘迪亚构建了具有全球影响力的大规模工具。他的下一步行动将再次开辟一条新路径。

突破边界

通过采用创新方法构建可扩展且高效的AI系统，潘迪亚为该领域的发展做出了贡献。他的工作重点在于弥合AI研究与实际实施之间的差距，为快节奏的初创企业环境创造前沿解决方案。潘迪亚对开源项目的贡献提高了机器学习的效率和可访问性，使其惠及更广泛的受众。此外，他还推动了系统架构的改进，使得复杂的模型运行更加高效。通过这些努力，潘迪亚正在推动AI基础设施的可能性边界，促进开发更强大和更具影响力的AI应用程序。他希望通过在AI应用程序上的工作使数百万用户受益。

当前角色和贡献

潘迪亚还是RunPod的机器学习研究工程师，在这里他专注于优化大规模模型训练管道，开发高效的推理策略，并研究分布式计算的新方法以应用于机器学习。他的工作解决了资源分配和调度中的复杂挑战，为现代AI系统的可扩展性需求提供了独特的见解。更广泛的AI社区从潘迪亚参与的开源工具中获益，这些工具提升了机器学习工具的效率。他还通过他的ML基础设施研究推进了系统架构，从而实现了复杂模型的更有效操作。Phyra Research

除了在RunPod的角色外，潘迪亚还创立了Phyra Research作为一项热情项目，探索AI安全中的关键问题。“理解当前AI系统的实际限制和能力有助于我将安全研究建立在技术现实的基础之上，”他解释说。潘迪亚也是研究者，研究AI系统中的潜在故障模式和安全问题。他作为工程师和研究员的双重角色为技术实施和安全考虑之间提供了独特的反馈循环。

潘迪亚的未来计划

潘迪亚有志于推进人工智能的发展，因为他看到了它在多个维度上创造有意义影响的潜力。此外，他还旨在深化对机器学习系统的研究，为学术出版物做出贡献，倡导AI的伦理使用，并指导下一代AI工程师。

给有志成为AI工程师的五条建议

潘迪亚热衷于为未来的创新者提供今日成功的工具。对于那些渴望追随他脚步的人来说，他提供了以下见解：

1. 拥抱非传统路径：当新的机会与你的激情相契合时，及时调整方向。
2. 重视基础：在科学和计算机工程方面的坚实基础对于开创性的工作至关重要。
3. 结合好奇心与实用性：让好奇心驱动创新，同时关注实际影响。
4. 利用开源社区：参与这些社区以学习并为AI领域做出贡献。
5. 通过韧性和合作进行创新：适应挑战，拥抱团队合作以实现突破。

由非传统的路径驱动的职业生涯

潘迪亚的旅程是一段非传统的路径。作为一名成功的机器学习工程师、企业家和导师，他将自己的好奇心转化为充实的职业生涯。他从物理学转向AI的过程需要韧性、适应性和探索未知领域的意愿。马鲁特·潘迪亚证明了只要有对发现的热情，一切皆有可能。

(以上内容均由Ai生成)