@latentspacepod: 在本期节目中，@OpenAI 首席研究官 @markchen90 与 @allenpark 一起制作火焰虾、煮韩式炖菜，并聊……

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摘要

Latent Space 播客邀请 OpenAI 首席研究官 Mark Chen，在烹饪过程中讨论扩展定律、预训练、评估危机以及 OpenAI 的研究路线图。

在本期节目中，@OpenAI 首席研究官 @markchen90 与 @allenpark 一起制作火焰虾、煮韩式炖菜，并谈论身处AI研究前沿的话题：为什么扩展定律和预训练仍然重要，OpenAI 如何选择研究赌注并分配算力，培养研究品味意味着什么，为什么评估陷入危机，如何避免基准最大化，以及模型需要具备哪些能力才能处理长周期的现实工作、多模态推理，并最终实现端到端AI研究。 时间戳： 0:00 开场 0:28 汤的故事 1:52 从交易到AI研究 3:21 如何培养研究品味 5:23 强化学习、评估与超人类基准 8:17 在 Impulse 炉灶上开始烹饪 8:53 扩展定律、预训练与推理 12:33 OpenAI 的研究路线图与算力分配 15:48 优秀研究者的特质 19:33 评估危机与基准最大化 24:34 锯齿智能、上下文与长周期学习 27:14 火焰虾与新的研究赌注 31:32 多模态模型与单一架构 32:36 氛围研究与端到端AI研究 34:36 失败的赌注、事后分析与OpenAI的阿尔法 37:07 最终品尝测试 37:53 被高估与被低估的AI研究 41:00 结束语
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缓存时间: 2026/06/27 07:54

在本期节目中，@OpenAI 首席研究官 @markchen90 与 @allenpark 一同火焰烹虾、炖韩式汤品，并探讨人工智能研究的前沿话题：为什么缩放定律与预训练仍至关重要，OpenAI 如何选择研究方向并分配算力，培养研究品味意味着什么，评估为何陷入危机，如何避免为刷榜而优化，以及模型要胜任长时间尺度的真实工作、多模态推理、乃至端到端 AI 研究所需要的条件。

时间轴： 0:00 开场 0:28 汤的故事 1:52 从交易到 AI 研究 3:21 如何培养研究品味 5:23 强化学习、评估与超人类基准 8:17 在感应炉上开始烹饪 8:53 缩放定律、预训练与推理 12:33 OpenAI 的研究路线图与算力分配 15:48 优秀研究者的特质 19:33 评估危机与刷榜优化 24:34 锯齿状智能、上下文与长时程学习 27:14 火焰虾与新的研究方向 31:32 多模态模型与单一架构 32:36 氛围研究与端到端 AI 研究 34:36 失败方向、复盘与 OpenAI 的 Alpha 37:07 最终味觉测试 37:53 被高估与被低估的 AI 研究 41:00 结语

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