文章轉(zhuǎn)載于量子位（QbitAI）

　　作者：一水

　　GPT-5將會集大成于一體？！

　　，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(chǔ)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(tuán)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(nèi)部工作流中未充分利用好模型；

　　內(nèi)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(fèi)；

　　o3-pro或codex-1-pro最終將在團(tuán)隊能力允許的情況下推出；

　　Okk，下面我們一起吃瓜。

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　　回應(yīng)10大重點(diǎn)問題

　　整體而言，OpenAI團(tuán)隊這次主要分享了Codex的詳細(xì)情況，以及公司未來的發(fā)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(fā)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(fā)者可以使用自己熟悉的語言進(jìn)行擴(kuò)展。

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

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

　　Q3: 團(tuán)隊在使用Codex時，發(fā)現(xiàn)了哪些與目前的“氛圍編碼（vibe coding）”不同的范式轉(zhuǎn)變？開發(fā)這個工具的靈感是什么？

　　A3: 主要區(qū)別是可以同時生成大量代碼版本，然后從中選擇代碼質(zhì)量最好的版本。這就好比你可以培養(yǎng)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(yè)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(fā)它。

　　Q4: GPT-5是否有可能不僅僅幫助編寫代碼，還能在計算機(jī)上完成更多任務(wù)？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(chǔ)模型，核心目標(biāo)是提升現(xiàn)有模型的能力，減少模型切換。

　　目前已經(jīng)有一個可以在計算機(jī)上執(zhí)行任務(wù)的產(chǎn)品——Operator。雖然它目前仍處于研究預(yù)覽階段，但未來會進(jìn)行改進(jìn)，成為一個非常有用的工具。

　　未來計劃是將現(xiàn)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(guān)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(yùn)行時的信息，包括GitHub倉庫和其他在容器設(shè)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(jié)合檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，通過動態(tài)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(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）來提高編碼水平？

　　A7: 在Codex項目中，我們使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)來提升模型的編碼能力、代碼風(fēng)格以及報告工作的準(zhǔn)確性。

　　作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究者，我們對這類研究方向感到興奮，并且認(rèn)為強(qiáng)化學(xué)習(xí)在LLM和編碼領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。

　　Q8: 如果量化Codex提升的編程效率，現(xiàn)在的整體開發(fā)效率提升了多少？

　　A8: 目前還處于早期階段，但內(nèi)部數(shù)據(jù)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(guān)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(jié)構(gòu)。當(dāng)這些因素與Codex的自動化能力相結(jié)合，就能大幅提升開發(fā)效率。

　　Q9: Codex團(tuán)隊認(rèn)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(zhuǎn)化為可運(yùn)行的軟件版本。

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

　　A10：通過提供類似優(yōu)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(xué)習(xí)。

　　當(dāng)前的模型（如Codex）還遠(yuǎn)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(dān)部分工作，人類將有更多機(jī)會專注于他們真正擅長的事情。

　　最后，團(tuán)隊表示將面向Plus/Pro用戶推出免費(fèi)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(xì)節(jié)講解。

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　　One More Thing

　　與此同時，OpenAI官方還發(fā)布了一份“Codex上手指南”。

　　里面主要包含了以下內(nèi)容：

　　Codex基礎(chǔ)介紹

　　如何連接你的GitHub？

　　怎樣向Codex提交任務(wù)以及運(yùn)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

　　參考鏈接：
[1]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1ko3tp1/ama_with_openai_codex_team/
[2]https://x.com/AndrewCurran_/status/1923448161621696712
[3]https://x.com/btibor91/status/1923511453002145854
[4]https://x.com/OpenAIDevs/status/1923492740526112819