时长：
82分钟
播放：
559
发布：
23小时前
主播...
简介...
📝 本期播客简介
本期我们克隆了知名科技记者Ashley Vance对OpenAI首席研究官Mark Chen的深度访谈。Mark Chen不仅是Sam Altman和Jakob Pachocki之外，共同塑造OpenAI研究方向的关键领导者，更负责分配珍贵的计算资源，身处A I最前沿的核心。 在这场对话中，Mark Chen首次揭秘了OpenAI与Meta之间激烈的人才争夺战，包括扎克伯格亲自送汤挖人的趣闻，以及OpenAI如何凭借独特的使命感留住顶尖人才。他详细阐述了OpenAI不追逐短期基准、而是专注于探索下一个技术范式的研究哲学，以及他们如何通过大胆押注强化学习等方向，引领了A I领域的突破。 Mark Chen还分享了他从数学竞赛天才到华尔街量化分析师，再到OpenAI核心领导者的个人成长轨迹。他透露了A I在解决复杂数学问题和编程竞赛中超越人类的表现，并展望了A I作为“实习生”加速科学发现的未来。对于通用人工智能的到来，他给出了与众不同的视角，并强调了安全与对齐研究的重要性。此外，他还谈到了与Jony Ive合作设计未来A I设备，以及OpenAI在“政变”风波中如何团结一致的幕后故事。这是一场关于A I前沿、竞争、个人信念与未来愿景的精彩对话，不容错过。
翻译克隆自：OpenAI's Research Chief Refuses To Lose . . . At Anything - EP 46 Mark Chen
👨⚕️ 本期嘉宾
Mark Chen，OpenAI首席研究官。他是OpenAI研究方向的关键领导者之一，负责分配计算资源。他从数学竞赛天才到华尔街量化分析师，再到OpenAI核心领导者，亲历并塑造了AI领域的诸多突破。
⏱️ 时间戳
00:00 开场 & 播客简介
人才争夺战：OpenAI与Meta的较量
02:14 Meta的挖人攻势与OpenAI的应对：扎克伯格亲自送汤？
05:10 竞争策略：留住关键人才而非所有人
OpenAI的核心研究哲学与资源分配
06:06 首席研究官职责：塑造研究方向与GPU分配
08:23 探索性研究：不追逐基准，押注下一个技术范式
12:45 纯粹的AI研究公司：以研究胜利创造价值
13:25 研究与工程：深度工程实践的重要性
14:40 面对竞争：专注长期预训练而非短期基准
17:49 数学与编程竞赛：AI超越人类的表现与直觉
22:36 AI加速科学发现：GPT-5 Pro的突破与“OpenAI for Science”
25:16 AI对面试与教育的颠覆：用ChatGPT面试的设想
28:05 扑克与AI：数学本质的共通性
30:59 从华尔街到AI：寻求改变世界的使命
34:04 AI研究的门槛：三到六个月达到前沿
35:13 OpenAI职业生涯：从驻场研究员到研究负责人
38:58 “政变”风波：团结团队与守护研究部门
43:12 人才流失与自下而上的研究文化
46:30 竞争与开放：快速超越而非建立壁垒
48:50 领导层协作：Sam、Jakob与Mark的动态
51:25 预训练的瓶颈与强化学习的突破
53:33 AI领域的精英社会：技术判断与尊重
55:11 对未来突破的乐观：规模化远未“已死”
57:26 AGI的定义与科学发现的加速
01:03:52 Jony Ive合作：设计以AI为核心的未来设备
01:07:18 “品味”与AI设计：ChatGPT最喜欢的数字？
01:09:27 OpenAI的使命：自动化AI研究与科学发现
01:12:29 DeepSeek事件：坚守创新路线图
01:13:32 功劳归属：认可贡献与培养超级明星
01:15:43 安全与对齐：理解模型思维过程，防止“诡计”
🌟 精彩内容
💡 人才争夺战中的OpenAI信念
Mark Chen透露，Meta曾积极挖角OpenAI员工，甚至扎克伯格亲自送汤。但OpenAI员工对公司的使命和未来潜力充满信心，即使薪酬低于Meta，也选择坚守。Mark Chen甚至开玩笑称自己也开始借鉴“送汤”策略。
“每个人都对OpenAI的研究项目非常有信心。而且我对我团队，对整个研究部门都明确表示过：我们不会跟Meta一块钱对一块钱地去竞价。但即便我们开出的薪酬比Meta低很多，大家还是很乐意留在OpenAI，这让我坚信，大家真的相信我们未来的潜力，相信我们能做成这件事。”
🚀 OpenAI的独特研究哲学
OpenAI不追逐短期基准，而是专注于探索下一个技术范式。Mark Chen以强化学习为例，解释OpenAI如何大胆押注，将其从不受欢迎的方向转变为语言模型不可或缺的基础功能。他强调，OpenAI的核心是纯粹的AI研究公司，相信专注研究并取得突破是创造价值的最佳方式。
“我们总是在努力寻找下一个技术范式，并且愿意投入资源来确保我们能找到它。很多人可能会觉得惊讶，但我们投入到探索性研究上的计算资源，其实比用来训练最终模型本身的还要多。”
🧠 AI超越人类智慧：从编程竞赛到科学发现
Mark Chen分享了AI在编程竞赛中超越人类的表现，以及GPT-5 Pro在物理学领域展现出的超人能力。他认为AI在科学发现中具有巨大潜力，并提出了“OpenAI for Science”项目，旨在赋能科学家利用AI加速研究。
“我只是觉得，这种情况会越来越多地发生在前沿数学、科学、生物学、材料科学等领域。模型真的已经达到了那个水平。”
🛠️ AI对齐与安全：理解模型思维过程
Mark Chen强调对齐是未来一两年最大的挑战之一。OpenAI在“诡计”（scheming）等问题上做了大量工作，试图理解模型的思维过程，防止其通过扭曲方式达成目标。他认为机制可解释性至关重要，并探索通过模型互相监督等方式确保AI与人类价值观一致。
“掌握它的思维过程将变得极其重要。”
📱 Jony Ive合作：设计以AI为核心的未来设备
Mark Chen透露OpenAI正与Jony Ive合作设计未来AI设备。他认为未来的ChatGPT将具备更强的记忆功能和反思能力，设备设计将围绕这一核心理念展开，以创造更自然、更智能的人机交互体验。
“我认为未来会是这样一个世界：记忆功能会得到极大改善。每次你去找ChatGPT，它都会深入地了解你，它会反思你为什么会问这个问题，以及相关的问题，等等。然后下次你再去找它，它就会变得更聪明。”
🌐 播客信息补充
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight
本期我们克隆了知名科技记者Ashley Vance对OpenAI首席研究官Mark Chen的深度访谈。Mark Chen不仅是Sam Altman和Jakob Pachocki之外，共同塑造OpenAI研究方向的关键领导者，更负责分配珍贵的计算资源，身处A I最前沿的核心。 在这场对话中，Mark Chen首次揭秘了OpenAI与Meta之间激烈的人才争夺战，包括扎克伯格亲自送汤挖人的趣闻，以及OpenAI如何凭借独特的使命感留住顶尖人才。他详细阐述了OpenAI不追逐短期基准、而是专注于探索下一个技术范式的研究哲学，以及他们如何通过大胆押注强化学习等方向，引领了A I领域的突破。 Mark Chen还分享了他从数学竞赛天才到华尔街量化分析师，再到OpenAI核心领导者的个人成长轨迹。他透露了A I在解决复杂数学问题和编程竞赛中超越人类的表现，并展望了A I作为“实习生”加速科学发现的未来。对于通用人工智能的到来，他给出了与众不同的视角，并强调了安全与对齐研究的重要性。此外，他还谈到了与Jony Ive合作设计未来A I设备，以及OpenAI在“政变”风波中如何团结一致的幕后故事。这是一场关于A I前沿、竞争、个人信念与未来愿景的精彩对话，不容错过。
翻译克隆自：OpenAI's Research Chief Refuses To Lose . . . At Anything - EP 46 Mark Chen
👨⚕️ 本期嘉宾
Mark Chen，OpenAI首席研究官。他是OpenAI研究方向的关键领导者之一，负责分配计算资源。他从数学竞赛天才到华尔街量化分析师，再到OpenAI核心领导者，亲历并塑造了AI领域的诸多突破。
⏱️ 时间戳
00:00 开场 & 播客简介
人才争夺战：OpenAI与Meta的较量
02:14 Meta的挖人攻势与OpenAI的应对：扎克伯格亲自送汤？
05:10 竞争策略：留住关键人才而非所有人
OpenAI的核心研究哲学与资源分配
06:06 首席研究官职责：塑造研究方向与GPU分配
08:23 探索性研究：不追逐基准，押注下一个技术范式
12:45 纯粹的AI研究公司：以研究胜利创造价值
13:25 研究与工程：深度工程实践的重要性
14:40 面对竞争：专注长期预训练而非短期基准
17:49 数学与编程竞赛：AI超越人类的表现与直觉
22:36 AI加速科学发现：GPT-5 Pro的突破与“OpenAI for Science”
25:16 AI对面试与教育的颠覆：用ChatGPT面试的设想
28:05 扑克与AI：数学本质的共通性
30:59 从华尔街到AI：寻求改变世界的使命
34:04 AI研究的门槛：三到六个月达到前沿
35:13 OpenAI职业生涯：从驻场研究员到研究负责人
38:58 “政变”风波：团结团队与守护研究部门
43:12 人才流失与自下而上的研究文化
46:30 竞争与开放：快速超越而非建立壁垒
48:50 领导层协作：Sam、Jakob与Mark的动态
51:25 预训练的瓶颈与强化学习的突破
53:33 AI领域的精英社会：技术判断与尊重
55:11 对未来突破的乐观：规模化远未“已死”
57:26 AGI的定义与科学发现的加速
01:03:52 Jony Ive合作：设计以AI为核心的未来设备
01:07:18 “品味”与AI设计：ChatGPT最喜欢的数字？
01:09:27 OpenAI的使命：自动化AI研究与科学发现
01:12:29 DeepSeek事件：坚守创新路线图
01:13:32 功劳归属：认可贡献与培养超级明星
01:15:43 安全与对齐：理解模型思维过程，防止“诡计”
🌟 精彩内容
💡 人才争夺战中的OpenAI信念
Mark Chen透露，Meta曾积极挖角OpenAI员工，甚至扎克伯格亲自送汤。但OpenAI员工对公司的使命和未来潜力充满信心，即使薪酬低于Meta，也选择坚守。Mark Chen甚至开玩笑称自己也开始借鉴“送汤”策略。
“每个人都对OpenAI的研究项目非常有信心。而且我对我团队，对整个研究部门都明确表示过：我们不会跟Meta一块钱对一块钱地去竞价。但即便我们开出的薪酬比Meta低很多，大家还是很乐意留在OpenAI，这让我坚信，大家真的相信我们未来的潜力，相信我们能做成这件事。”
🚀 OpenAI的独特研究哲学
OpenAI不追逐短期基准，而是专注于探索下一个技术范式。Mark Chen以强化学习为例，解释OpenAI如何大胆押注，将其从不受欢迎的方向转变为语言模型不可或缺的基础功能。他强调，OpenAI的核心是纯粹的AI研究公司，相信专注研究并取得突破是创造价值的最佳方式。
“我们总是在努力寻找下一个技术范式，并且愿意投入资源来确保我们能找到它。很多人可能会觉得惊讶，但我们投入到探索性研究上的计算资源，其实比用来训练最终模型本身的还要多。”
🧠 AI超越人类智慧：从编程竞赛到科学发现
Mark Chen分享了AI在编程竞赛中超越人类的表现，以及GPT-5 Pro在物理学领域展现出的超人能力。他认为AI在科学发现中具有巨大潜力，并提出了“OpenAI for Science”项目，旨在赋能科学家利用AI加速研究。
“我只是觉得，这种情况会越来越多地发生在前沿数学、科学、生物学、材料科学等领域。模型真的已经达到了那个水平。”
🛠️ AI对齐与安全：理解模型思维过程
Mark Chen强调对齐是未来一两年最大的挑战之一。OpenAI在“诡计”（scheming）等问题上做了大量工作，试图理解模型的思维过程，防止其通过扭曲方式达成目标。他认为机制可解释性至关重要，并探索通过模型互相监督等方式确保AI与人类价值观一致。
“掌握它的思维过程将变得极其重要。”
📱 Jony Ive合作：设计以AI为核心的未来设备
Mark Chen透露OpenAI正与Jony Ive合作设计未来AI设备。他认为未来的ChatGPT将具备更强的记忆功能和反思能力，设备设计将围绕这一核心理念展开，以创造更自然、更智能的人机交互体验。
“我认为未来会是这样一个世界：记忆功能会得到极大改善。每次你去找ChatGPT，它都会深入地了解你，它会反思你为什么会问这个问题，以及相关的问题，等等。然后下次你再去找它，它就会变得更聪明。”
🌐 播客信息补充
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
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