这篇长文以第一人称视角，分享了作者在OpenAI工作的深度体验与思考，内容可提炼为以下核心要点： --- ### **一、对OpenAI的总体评价** 1. **普惠性与创新精神** OpenAI以"让AI技术惠及所有人"为使命，敢于发布未完全成熟的产品（如Codex），展现出对技术突破的执着。 2. **三强争霸格局** 当前AGI（通用人工智能）发展呈现三足鼎立之势：OpenAI（消费级导向）、Anthropic（企业级优化）、Google（基础设施+数据驱动）。 --- ### **二、模型训练与能力进化** 1. **训练过程的直观理解** - 强调模型通过海量数据学习规律，逐步提升代码理解、任务规划等能力。 - 指出当前模型"很好但非极好"，能处理分钟级任务，但尚难支撑数小时连续工作。 2. **能力走向的预判** - 长期趋势：编程将更像"与AI同事协作"，Codex等工具可能成为标配。 - 当前工具差异：Codex擅长多任务并行处理，对比Cursor、Claude Code等工具更具优势。 --- ### **三、团队协作与产品开发** 1. **核心团队构成** Codex团队由8名工程师、4名研究员、2名设计师、2名市场人员和1名产品经理组成，协作高效。 2. **开发节奏与成果** - 以"冲刺"模式在数周内完成从概念到产品的全流程，包括容器运行时、代码编辑优化、交互界面设计等。 - 发布后迅速获得流量（仅靠ChatGPT的影响力），53天内生成63万PR（含私有）。 3. **关键经验** - 优秀团队能创造奇迹，但需大量协调。 - 产品形态选择异步交互，让用户像对待同事一样与AI协作。 --- ### **四、个人成长与反思** 1. **加入OpenAI的三重收获** - 建立对AI训练与能力演进的直觉。 - 向顶尖团队学习（如GDB、Rizzo等）。 - 发布有影响力的产品（Codex）。 2. **临别赠言** - 建议创业者若陷入瓶颈，可选择： a) 重新评估尝试机会； b) 加入AI实验室（如OpenAI）。 - 强调当前是构建与洞察未来方向的黄金时机。 --- ### **五、其他观察** 1. **人才竞争格局** OpenAI、Anthropic、Google均吸引顶尖人才，但各有侧重（消费级/企业级/基建）。 2. **技术挑战** - 模型能力边界尚不清晰，用户信任度差异大。 - 需持续优化多任务处理、代码导航等核心能力。 --- ### **总结** 作者通过亲身经历，展现了OpenAI在AI研发中的先锋地位，以及团队协作、产品创新与技术突破的深度结合。文章既是对个人成长的总结，也是对AGI发展路径的观察，为创业者和研究者提供了宝贵的洞见。