毕业季的选择题，往往没有标准答案。

有这样一群人，偏偏选了那条看似更难的路：扛大项目、啃硬骨头、在技术深水区里自己定义规则……

TA们来自不同的技术方向，却做出了同一个选择：加入百度AIDU计划。

对于AIDU同学来说，成长从来不是按部就班的阶梯，而是一段关于勇气、主动、责任、创新的旅程。

这四个故事，或许能回答那个许多人都好奇的问题——TA们为什么选择AIDU计划？

蔡学姐毕业时，面前摆着两条截然不同的路：一是加入AIDU计划，不仅要做出科研与业务成果，更要挑大梁、为业务发展负责；二是入职另一家互联网公司，专注业务执行。走哪条路，关乎她未来五年乃至更长时间的成长轨迹。

最终，蔡学姐拒绝了其他机会，成为百度AIDU计划的一员。“这不是一个轻松的抉择”，让她下定决心的，既有自己对搜索技术的执着，更有那份对“舞台”的渴望。

入职刚满一年，她就迎来了职业生涯的第一次重大突破。彼时，搜索系统的多条链路各自独立运行，技术的发展与用户的需求要求多条链路的模型合并势在必行。她负责其中一个模块的整体合并工作，需要完成的不只是算法模型合并，还涉及内容侧、架构侧，从建库到模型通路改造，需要大量跨部门、跨组沟通协同。“这个项目的顺利完成，也让我完成了个人角色的首次刷新，我从单一项目执行者转变为大型项目负责人。”至今，蔡学姐仍然对这个项目记忆犹新。

之后，她成为该方向的负责人。角色的核心变化在于：从“被动承接任务，做好已有工作”，转变为“主动发现问题、定义项目、规划发展方向”。她开始站在更高的维度不断追问：这个方向还存在什么问题？业务要走向哪里？她不再只是一个优秀的技术执行者，而是一位有远见、敢决策的业务与技术领航员。

“当前，我们正做在一些所谓‘革新’的事，在AI产品、大模型飞速发展的背景下，搜索系统的服务范式和迭代路径也在悄然改变。”蔡学姐所描述的，正是她正在攻坚的方向，而这也是AIDU学长学姐们正在书写的故事：定义规则、拓展边界、改变世界。

青青学姐盯着屏幕上的音频波形，把同一个3秒片段反复听了十几遍。

无奈，她在标注框里敲下这个词，又删掉。“不够准确。是那种……想解释又懒得解释的无奈。”最后她写了四个字：欲言又止。

这是音频情绪理解项目启动后的一个普通夜晚。青青学姐正在做一件业界很少有人愿意沉下心做的事：逐条人工校准音频数据的情绪标签。为什么做这件事？缘起于进入AI时代后，用户对语音交互的拟人化、自然度要求大幅提升，反观我们当时的模型能力与业界顶尖水平还具有一定差距，尤其是在情绪的识别上。

“为什么会差这么多？这个技术难题怎么解？”问题发现了，青青学姐没有急着调参，而是做了一件看似无用的事：对比case。她把当前我们的做法与业界顶尖水平的模型、学界最新的研究成果的做法进行对比，死磕case来找出所有差距场景，最终她挖掘出了核心原因——语音传达的情绪藏在声学和语义细节中，更精确的情绪识别需要建模出声学线索。因此，重构标签体系、优化数据处理，这个解决方案应运而生。她说：“现在回头看，这个项目最大的难点从来不是怎么训练模型，而是你能不能沉下去，把差距拆解到每一根神经末梢，然后一根一根接回来。”

她在2022年毕业加入百度，主要专注于语音技术的全双工交互和语音理解方向，取得了很多AI时代的技术突破成果。她说：“这不是我一个人的战斗。我现在做全双工交互，会涉及语音合成、前端声学仿真等跨方向技术。在我们团队，我遇到跨领域卡点，不用从零学起，能直接找到对应方向的同学，拿到专业、精准的指导。”开放包容、相互学习、共同进步，这就是她所在的团队。那些一个人搞不定的环节，总有人主动站出来，总能够在团队协作中取得突破。“在AIDU的路上，我收获的最为宝贵的，就是‘同行’的力量！”

“我眼里的AIDU，不只是一个精英项目，更像是一个‘技术特种兵’培养平台。要冲进最热门、最前沿的技术赛道，打破旧的技术框架、带着自己的思考闯新领域，主动破局！”

回到于禾学长刚刚博士毕业，准备步入工业界的时候。彼时，大模型浪潮初现，他手握多个顶尖offer。为什么是百度？“那个时候，没人能精准预判23年大模型的爆发，但我隐隐有所感知，所深耕的知识图谱方向已接近天花板，模型才是未来。”做最新的事情，才是他真正想要的，因此他选择加入百度文心做基础大模型。

入职后，于禾学长没有走熟悉的路，而是主动挑战团队尚未突破的文生图方向。他的导师没有让他直接接手别人做了一半的工作，而是给了他最大的空间：自己去调研，寻求破局。作为一个在多模态、文生图领域零积累的“新人”，一个月时间内，他从零梳理整个行业的技术体系、调研各种主流方案，跳出了团队原来的技术思路，最后打磨出的文生图模型，达到了国内的顶尖水平。

基础模型是AI技术发展的核心，也是于禾学长如今深耕的方向。这个领域变化极快，技术突破随时在发生，他一方面主导推进技术创新，另一方面也开启了带团队、打硬仗的征程。如今，他已是带领团队的技术负责人，负责基础模型训练的核心业务板块。回顾这段成长历程，他用一个词总结：主动——不被动等待安排，而是自己去发现问题、推动破局。

“如果问我AIDU计划最吸引我的地方是什么，我会说：空间够大。”AI技术迭代的速度远超以往，没人能精准预判明年哪个赛道会火，而这恰恰需要充足的空间。AIDU计划在招聘阶段就有跨团队选择的机会，让你在了解多个业务的基础上做出最优决策；加入之后，更有充分的容错空间、探索空间和选择空间，帮你找到真正适合自己、具备长期价值的技术方向。

博二那年，光学长以实习生的身份加入百度数字人业务。

起初，他的研究重心偏向视觉理解，但在他的Mentor，同时也是AIDU计划一员的阿航学长的感染和带动下，他逐步转向了更具挑战性的生成方向。“他（阿航学长）对这个方向有热情，那种热情是会传染的。”光学长后来回忆，“我们合作做的第一个generation相关的工作，是人头驱动数字人说话的技术。在当时的背景下，这在业界依然是突破性的。”几个月后，项目成果不仅直接落地电商业务，所产出的论文成果也被cvpr和eccv收录。当他身临顶会现场，面对全球研究者进行演讲时，他手心冒汗，声音却镇定如常。“面对几百位学者进行演讲，这对个人成长是很大的突破。”

然而，真正的考验往往在光环之后才刚刚开始。正式加入百度后，他遇到了第一个难啃的硬骨头——罗永浩数字人直播间新品带货项目，核心需求是让数字人可以灵活替换带货商品。“但如何达成这个效果，从技术侧如何实现，细节如何设计？这些都没有现成的解法，我只能自己摸索”，他对着代码死磕，越钻越窄，心里越来越急。

就在陷入僵局之际，阿航学长走到工位前，主动对他进行了详细的指导：“你别管代码怎么写，先想想用户到底想要什么？”这句话像一把钥匙，打开了他的认知开关。原来我们不只是项目的执行者，更是技术方案的设计者。他不再追着需求跑，而是主动拆解那些未知数：参与需求拆解、风险评估、方案迭代，帮助业务方厘清需求、深化技术细节。当第一个版本上线，换背景、换商品、换场景……全跑通了。这一次，他接住的不再是具体的技术指导，而是一种解决复杂问题的思维范式。

在你的成长旅程中，谁对你的帮助最大？光学长毫不犹豫地回答：“Mentor的赋能非常关键。”在AIDU，成长是一场薪火相传的接力——前辈为后来者点灯，后来者再将光亮传递下去。

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