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OpenAI:GPT-5就是All in One,集成各種產品

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GPT-5將會集大成于一體?!

就在發布“最強編程智能體Codex”之后,OpenAI又接著在Reddit舉行了“有問必答”活動



公司研究副總裁Jerry Tworek,劇透了下一代基礎模型GPT-5的最新消息:

  • 為了減少模型切換,未來計劃將Codex、Operator、Deep Research和Memory整合在一起



除此之外,其他Codex團隊成員也紛紛開啟了爆料模式,比如:

  • Codex最初只是一個附帶項目,啟動原因是他們意識到在內部工作流中未充分利用好模型;
  • 內部在使用Codex時,編程效率提升了約3倍;
  • OpenAI正在探索靈活的定價方案,包括按需付費;
  • o3-pro或codex-1-pro最終將在團隊能力允許的情況下推出;

Okk,下面我們一起吃瓜。



回應10大重點問題

整體而言,OpenAI團隊這次主要分享了Codex的詳細情況,以及公司未來的發展計劃。

為了盡量貼合問答者原意,我們直接以對話形式展開。

Q1: 為什么要用TypeScript編寫Codex CLI工具,而不是Python?

A1: 因為開發者對TypeScript比較熟悉,而且它適合用于UI(包括終端界面)。不過,未來會有一個高性能引擎,支持多種語言的綁定,開發者可以使用自己熟悉的語言進行擴展

Q2: 為什么選擇在云上運行代碼,而不是在本地運行Agent(比如使用MCP)

A2: 雖然Codex CLI可以在本地運行Agent,但受限于計算機性能,通常是單線程的。而在云端運行可以實現并行化和沙盒化,這樣可以讓模型在無人監督的情況下安全地運行代碼。

Q3: 團隊在使用Codex時,發現了哪些與目前的“氛圍編碼(vibe coding)”不同的范式轉變?開發這個工具的靈感是什么?

A3: 主要區別是可以同時生成大量代碼版本,然后從中選擇代碼質量最好的版本。這就好比你可以培養一大批喜歡編程的小程序員,然后從中挑選出最佳代碼版本。事實上,Codex工具最初是一些工程師的業余項目,他們對在OpenAI的日常工作中沒有充分利用模型感到沮喪,因此才想到要開發它。

Q4: GPT-5是否有可能不僅僅幫助編寫代碼,還能在計算機上完成更多任務?換句話說,它是否會成為一個真正的助手,而不僅僅是提供建議?

A4: GPT-5是我們的下一代基礎模型,核心目標是提升現有模型的能力,減少模型切換。

目前已經有一個可以在計算機上執行任務的產品——Operator。雖然它目前仍處于研究預覽階段,但未來會進行改進,成為一個非常有用的工具。

未來計劃是將現有的工具(如Codex、Operator、Deep Research、Memory)整合在一起,使它們感覺像一個整體。



Q5: Codex只適合高級工程師嗎?

A5: 可能對那些想解決繁瑣問題而非超級難題的人來說更合適。

Q6: Codex是否通過搜索有效地利用了有關庫和其他資源的最新知識?

A6: 它目前主要利用加載到容器運行時的信息,包括GitHub倉庫和其他在容器設置期間加載的文件。它并不直接訪問最新的庫文檔或通過搜索獲取實時信息。

不過,我們正在考慮如何讓模型更好地利用最新知識。未來可能會結合檢索增強生成(RAG)技術,通過動態引用外部知識庫來解決信息落伍的問題。

Q7: OpenAI是否有類似《Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data》論文中提到的研究方法,比如讓編碼LLM通過“自我博弈”和強化學習(RL)來提高編碼水平?

A7: 在Codex項目中,我們使用了強化學習來提升模型的編碼能力、代碼風格以及報告工作的準確性。

作為強化學習領域的研究者,我們對這類研究方向感到興奮,并且認為強化學習在LLM和編碼領域的應用前景廣闊。

Q8: 如果量化Codex提升的編程效率,現在的整體開發效率提升了多少?

A8: 目前還處于早期階段,但內部數據顯示,如果項目從一開始就充分利用Codex智能體,代碼和功能交付量可以提升約3倍。

相比以往,良好的軟件工程實踐越來越重要,包括清晰的代碼模塊劃分、對關鍵功能的充分測試、高效的測試流程,以及便于快速審核的代碼結構。當這些因素與Codex的自動化能力相結合,就能大幅提升開發效率。



Q9: Codex團隊認為10年后軟件工程將會是什么樣子?

A9: 我們期望能夠高效且可靠地將軟件需求轉化為可運行的軟件版本。

Q10: 如何確保Codex用來增強人類開發人員的能力而不是取代他們,特別是那些依靠邊做邊學的初級開發人員和自學成才的程序員?

A10:通過提供類似優秀老師的角色,降低新手入門的難度,幫助新一代程序員更快地學習。

當前的模型(如Codex)還遠不能取代擁有更長記憶和更廣泛背景知識的人類。如果模型能夠承擔部分工作,人類將有更多機會專注于他們真正擅長的事情。

最后,團隊表示將面向Plus/Pro用戶推出免費API積分,以供用戶使用Codex CLI。

更多回答可移步知名博主光頭哥的主頁,里面主要涉及Codex的功能細節講解。



One More Thing

與此同時,OpenAI官方還發布了一份“Codex上手指南”

里面主要包含了以下內容:

  • Codex基礎介紹
  • 如何連接你的GitHub?
  • 怎樣向Codex提交任務以及運行?
  • 有哪些提示詞技巧?



感興趣的旁友,可戳下方鏈接~

Codex上手指南:
https://platform.openai.com/docs/codex

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