Mark Chen
立场与核心观点
- 坚信 scaling laws、pre-training 未死："pre-training is dead"叙事反复出现却每次被突破，已 hold 近 10 个数量级。
- reasoning/o1 是最大的 bet：靠 Yakub、Ilya 等人的 conviction 推动全公司。
- evals crisis：gold-standard benchmark 太少、经典基准已 saturate；bench maxing 使泛化失真。解法：代表性 eval 混合 + 持续造新 eval + 把造 eval 团队与优化模型团队分开（对抗）。
- jagged frontier：模型直觉≠人类直觉，很多归结为 context；continual learning 是必须解锁的 basic primitive。
- vibe researcher：工作转向 orchestration-focused，研究员出 idea、模型做执行，三年目标是端到端做研究；research taste 靠 replication 培养。
- 倾向单一多模态模型；高风险 bet 是 OpenAI 的 alpha。
与他人观点的呼应/分歧
- pre-training 未死：与 姚顺宇 一致。
- 评估危机/bench maxing：与 Noam Brown 高度互补（Noam 强调 test-time compute 维度，Mark 强调 eval 生产与团队分离）。
- 端到端做研究：与 姚顺宇、Noam Brown 对"AI 加速/接管研究"的判断同向。
已收录访谈
🔗 本库后续给 "evals crisis" 补上的机制（2026-10）