# Mark Chen > Mark Chen 是 OpenAI 的首席研究官。他也是美国国际信息学奥林匹克竞赛 (IOI) 队的教练。 - Canonical URL: https://iq.wiki/zh/wiki/mark-chen - Categories: People in crypto - Tags: Developer - Created: 2025-08-01T11:52:25.598Z - Last updated: 2025-08-01T12:13:25.370Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **Mark Chen** 是一位人工智能研究员，担任 OpenAI 的首席研究官。他也是代表美国参加国际信息学奥林匹克竞赛 (IOI) 队的教练。 [\[1\]](#cite-id-jF4vwIabhE) [\[2\]](#cite-id-gcdJnTNCpw) ## 教育背景 Chen 获得了加州理工学院 (Caltech) 的数学和计算机科学学士学位，后来获得了纽约大学 (NYU) 的计算机科学博士学位。 [\[3\]](#cite-id-sXWMd5i48I) ## 职业生涯 ### OpenAI Chen 在 2018 年加入 OpenAI，此前他在 Jane Street Capital 担任量化交易员，在那里他开发了用于期货交易的机器学习模型。在 OpenAI，他是该公司几个旗舰项目开发的关键人物。他率先创建了 DALL-E，该公司的生成图像模型，后来致力于将图像识别功能集成到 GPT-4 中。Chen 还领导了 Codex 的开发，Codex 是为 GitHub Copilot 提供支持的生成编码模型。 [\[2\]](#cite-id-gcdJnTNCpw) 作为首席研究官，Chen 与首席科学家 Jakub Pachocki 共同领导 OpenAI 的研究部门。他的职责包括塑造和管理研究团队。他的公开交流通常涉及宣布或展示重要的 OpenAI 项目和里程碑。例如，在 2022 年 4 月，他分享了由 DALL-E 2 模型生成的图像，在 2025 年 3 月，他发布了关于在 GPT-4o 中启动原生图像生成功能的消息。在 2025 年 2 月，Chen 宣布一项名为“深度研究”的功能正在向 ChatGPT 的所有专业级用户推出。此功能旨在使 AI 能够查找、分析和综合来自数百个在线资源的信息，以生成综合报告。 [\[1\]](#cite-id-jF4vwIabhE) [\[2\]](#cite-id-gcdJnTNCpw) 除了他的公司职务外，Chen 还积极参与竞技编程，担任美国国际信息学奥林匹克竞赛 (IOI) 队的教练。他将这项教练工作与他的职业动机联系起来，表示他的长期目标是创建能够达到最优秀的参赛者水平的 AI 模型。在 2024 年 9 月，他宣布 OpenAI 的模型已经达到了相当于当年 IOI 竞赛问题金牌的水平。 [\[1\]](#cite-id-jF4vwIabhE) [\[2\]](#cite-id-gcdJnTNCpw) ### 领导与管理 在他的领导岗位上，Chen 负责驾驭人工智能研究的竞争格局，包括人才保留。在 2025 年 6 月，在 Meta 招募了四名 OpenAI 高级研究员之后，Chen 在一份内部备忘录中向公司发表了讲话。他表达了一种“发自内心的感觉……好像有人闯入我们的家并偷走了东西”，并向员工保证领导层正在积极努力留住员工。他表示 OpenAI 正在“重新调整薪酬”，并探索“创造性的方式来认可和奖励顶尖人才”。在承诺为他的员工而战的同时，Chen 还强调了他“高度的个人公平标准”，并指出他不会“以对他人不公平为代价”来留住人才。在同一份备忘录中，他告诫不要“过于沉迷于定期产品发布的节奏以及与竞争对手的短期比较”，敦促大家专注于推进通用人工智能 (AGI) 的“主要任务”。OpenAI 首席执行官 [Sam Altman](https://iq.wiki/wiki/sam-altman) 公开赞扬了 Chen 在此期间的领导能力。 [\[3\]](#cite-id-sXWMd5i48I) ## 研究与评论 Chen 公开评论人工智能行业的发展趋势。在 2025 年 1 月，他承认了竞争对手 DeepSeek 在生产“o1 级推理模型”方面的工作，并指出他们的研究独立地得出了一些与 OpenAI 发现的相同的核心概念。在同一次讨论中，他谈到了围绕开发高级 AI 的高成本的公众说法。Chen 表示，这种反应“有些夸大”，他解释说，通过将开发过程分为两种模式——预训练和推理——可以优化两个轴上的能力，而不是一个轴，这可以降低运营成本。他肯定了 OpenAI 专注于提高模型效率，并致力于执行其研究路线图，以在全年发布更高级的模型。 [\[1\]](#cite-id-jF4vwIabhE) ### 对 AI 发展的看法 Chen 明确表示，他个人在竞技编程方面的背景影响了他的研究目标。他表示希望“创建加速我们自己的模型”，认为这是快速进步的途径。他和他的同事认为，精通数学和编码是“一种更普遍的智能形式的基石”，能够解决新问题。 [\[2\]](#cite-id-gcdJnTNCpw) 关于通往 AGI 的道路，Chen 强调了“自主时间”的概念，将其作为一个关键指标。他将其定义为“模型在没有陷入僵局的情况下，在解决难题上取得有效进展所能花费的时间”。他还对扩展定律表示了持续的信心，该定律认为模型会随着计算能力的提高而改进，并表示“我认为没有任何证据表明扩展定律在任何意义上已经失效”。他认为，研究突破将继续克服数据或模型架构中的瓶颈。 [\[2\]](#cite-id-gcdJnTNCpw) 当被问及 2024 年 OpenAI 超级对齐团队关键成员离职时，Chen 将这种情况描述为“高度个人化的决定”的结果。他认为，在一个“非常动态的领域”，一家公司的发展可能与特定研究人员的预期不符，从而导致他们离开。他指出，“有时这个领域的发展方式与你进行研究的方式不太一致。” [\[2\]](#cite-id-gcdJnTNCpw)