马克·陈（Mark Chen）

概况

马克·陈（Mark Chen）是 OpenAI 的研究者。他 2018 年加入公司，OpenAI Forum 的活动简介称，自加入以来他在 OpenAI 的多个项目中发挥了关键作用^[2]。2025 年 3 月，OpenAI 在领导层调整中宣布，他进入职责扩大后的首席研究官（Chief Research Officer）岗位^[1]。

主要研究贡献

马克·陈被记为带领团队做出 DALL·E 2 的人^[2]。DALL·E 2 是一个根据文字描述生成图像的系统；描述其方法的技术论文《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》于 2022 年 4 月 13 日提交到 arXiv，他是这篇论文的五位作者之一^[4]。论文标题点明了做法：图像按层次分阶段生成，以文字为条件，并借助 CLIP 的潜在表示——CLIP 是一个把图像和文字放进同一个嵌入空间的模型。

他也被记为 Codex 开发工作的参与者^[2]。Codex 是 OpenAI 在「用源代码训练的语言模型」这一方向上的工作。论文《Evaluating Large Language Models Trained on Code》于 2021 年 7 月 7 日提交到 arXiv，马克·陈列在作者首位；这篇论文关心的是如何评估这类用代码训练的大语言模型^[3]。这类模型先在海量程序文本上训练，然后被要求自己写出代码，论文讨论的正是如何衡量这种能力。

这两条线处在领域的两端：一条用语言生成图像，一条生成并处理代码。两篇论文都署有他的名字，一篇是第一作者，一篇是共同作者，发表时的公开记录由此保存下来^[3][4]。

职责范围

OpenAI Forum 的活动简介把他的职责范围概括为语言模型、强化学习（reinforcement learning）、多模态模型（multimodal models）和 AI 对齐（alignment）^[2]。这几类工作各有分工：语言模型在文本上训练，用来理解和生成文字；多模态模型同时处理不止一种数据，比如文字加图像；强化学习靠奖励而不是标注样本来训练系统；对齐则是让系统的行为符合使用者和构建者的意图。

2025 年 3 月的领导层调整给首席研究官这个岗位划定了更大的范围：除了负责科学进展，还要把研究与产品工作更紧密地连起来^[1]。研究负责人同时承担研究如何落到产品上的责任——这就是那次公告所描述的安排。

在机构中的位置

马克·陈在 OpenAI 的工作同时以论文和可用的系统两种形式留下痕迹：图像生成方向的 DALL·E 2，代码方向的 Codex^[2][3][4]。2025 年 3 月出任职责扩大的首席研究官，使他处在公司的研究议程与产品工作交汇的位置上^[1]；而他简介中列出的四个方向——语言模型、强化学习、多模态模型与对齐——就是这份职责覆盖的范围^[2]。