Wie man einen Job im Frontier-Lab bekommt: Pretraining-Guide von Vlad Feinberg
Vlad Feinberg, Ingenieur mit Google/TPU-Hintergrund, hat einen Blogpost veröffentlicht, der konkrete Ratschläge gibt, wie man einen Einstieg bei einem Frontier-Lab findet. Im Mittelpunkt steht Pretraining-Arbeit auf Kernel-Ebene: Laut Feinberg ist Performance-Optimierung – also die Umsetzung abstrakter, logischer LLM-Änderungen in praktisch lauffähigen Code – der größte Engpass und gleichzeitig der direkteste Karrierepfad. Er verweist auf das Scaling Handbook von DeepMind aus dem Vorjahr und betont DSLs für Kernel-Entwicklung als wachsendes Feld. Überraschend für jemanden auf diesem Stack-Level nennt er auch Agent-Arbeit wie Autoresearch und AlphaEvolve als relevante Kompetenzen. Der Beitrag schließt mit einer konkreten Praxisübung: Chinchilla-Laws ableiten, Unterschiede zwischen Dense- und MoE-Architekturen herausarbeiten, eine Lösung von Grund auf in JAX implementieren und einen Pallas-Kernel schreiben, der jax.lax.ragged_dot für F > D übertrifft, indem Up/Down-Projektionen gefused werden. Wer diesen Workflow der Community beibringen kann, wird als Workshop-Speaker bei Latent Space eingeladen. Cursor meldete unterdessen den Launch von Composer 2.5, das in Zusammenarbeit mit SpaceXAI mit 10× mehr Compute und Zugang zu Colossus 2 (eine Million H100-Äquivalente) trainiert wurde.
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