辍学少年的AI逆袭：从项目出发，用AI学AI

23岁，高中未毕业。

简历上，他没有任何一所大学的文凭。

但在OpenAI的内部系统里，他的头衔是：Gabriel Petersson，Sora团队研究科学家。

高中辍学后，Gabriel Petersson先后在Depict.ai、Dataland、Midjourney工作，2024年12月正式加入OpenAI，进行视频生成研究。

没有学位，但项目却有一长串。

2025年11月28日，在播客Extraordinary上，他分享了自己的学习方法：遇到新领域，从不先啃厚书，而是直接找真实问题，让ChatGPT分解步骤、写代码、debug，再从问题倒着学回去，把数学、算法、论文等知识逐项补齐。

先做，再学。这是他口中的“用AI学AI”。

这并非个例。

上个月，OpenAI CEO、同样辍学的Sam Altman表示，他有些羡慕现在这些退学的年轻人。因为在AI工具的加持下，他们能更快做出真正有用的产品，传统文凭的优势正在被压缩。

一个瑞典高中辍学生，从教室走到Sora实验室，抓住了这个时代的巨大机遇：

文凭在贬值，能力在重估，学习方式正被AI改写。

他是如何做到的？

第一节｜14岁倒卖宝可梦卡，23岁进OpenAI

很多人以为，他是那种从小编程、一路学霸、手握竞赛奖牌的技术精英。

实际上，他没有学历，没有名师，更没有背景。

但他一直在做一件事：动手做项目，踩坑，再改。

第一次转向，是14岁

那年他在瑞典乡下的家里，靠倒卖宝可梦卡赚到人生第一桶金，超过2万美元。他想搭一个价格对比网站，于是打开YouTube搜怎么做网页。没人教，也没人逼，他就这样自己做出了第一个小工具。

“我不是程序员出身，我只是想要某个东西，然后把它打造出来。”

第二次转向，是COVID那年

18岁的他用一周时间搭了个手消毒剂价格比较网站，首周收入2.2万美元。疫情把需求放大了，他用最简单的爬虫和前端解决了一个真实问题。

几个月后，他被招募成为Curb Food的临时CTO，那是瑞典最大的云厨房，有80名员工。他从零组建7人工程团队，开发厨房管理系统，睡在沙发上写代码、修bug。

项目上线了，他也离开了。但他明白了一件事：创业成败不重要，重要的是你能留下什么作品。

第三次转向，是遇到Midjourney

2023年，他第一次刷到AI画图。惊了。从那天起，他一头扎进了AI。

他不是画图高手，却在Midjourney做出了最好用的UI工具之一，叫fast-grid。全靠自己动手摸索：界面怎么摆？prompt怎么组织？模型参数怎么跑？一个问题一个问题往下试。

项目被人复制使用、推荐传播。有人叫他黑客，但他的目标很简单：让Midjourney更好用。

这些经历拿不到学分，但它们留下了真实输出。不是看过什么书、上过什么课，而是写过产品、修过模型、能debug。

OpenAI最终要的，就是这个。

• 一份能运行的GitHub项目。
• 一个能解决实际问题的产品演示。
• 一个真实在做事的人。

第二节｜不是学完再做，而是边做边学

要做AI视频生成研究，通常需要博士学位。

但Gabriel靠的，不是哪张文凭。而是一堆真实可执行的GitHub项目。

他坦言，刚开始完全看不懂扩散模型是什么。连Transformer的注意力机制都没搞清楚。

但他没打开教材，而是打开了ChatGPT。

他问得很具体：如果我想自己做一个小型视频生成模型，第一步要搞懂什么？

ChatGPT给了回答，他继续追问：这个概念能不能举个例子？有对应代码吗？能解释一下每行是干嘛的吗？这句我还是不懂，你能假设我只有12岁再解释一遍吗？

然后他复制代码放到项目里试。调不通就截图反馈：这个错是什么意思？一个循环接一个循环直到bug解决。

整个过程没有固定步骤也没有标准答案只有一个目的：眼前这个bug要解决。

Gabriel把这套方式称为：

“Recursive learning from the task（从任务出发的递归学习）.”

“从问题出发倒推知识链条一层层填补空白。”

第三节｜他不是用ChatGPT而是和ChatGPT一起研究

第四节｜文凭不重要了重要的是这3件事

结语｜不是考试决定人生而是作品说话