Codex 負責人 Tibo：OpenAI 的遞歸式自我改進，從基礎設施優化開始
在 Matthew Berman 最新一期訪談中，OpenAI 產品負責人 Tibo 針對 Codex 的發展路線、個人 AI 智能體、模型效率提升與遞歸式自我改進等議題，分享了他對下一波人工智慧浪潮的判斷。Tibo 在訪談中明確指出，OpenAI 目前正積極推動 ChatGPT 與 Codex 的整合，目標是打造一個能夠真正理解用戶目標、日常工作習慣與個人偏好的通用型智能體。這意味著未來的 AI 不再只是被動回應指令的工具，而是能主動參與任務規劃、理解上下文脈絡，並在長時間協作中持續累積對使用者的認識。
談到遞歸式自我改進，Tibo 認為這項願景的起點並非抽象的演算法突破，而是從基礎設施優化開始。透過讓 AI 系統參與自身運算資源的調度、模型訓練流程的調整與程式碼品質的提升，OpenAI 希望逐步建立一個能自我檢視、自我修正的閉環。他同時強調超高速模型對開發者工作方式的深遠影響——當模型回應速度大幅提升，AI 就能與人類保持同步協作，甚至在部分任務中快於人類，這將改變程式開發、除錯與系統維運的既有節奏，讓開發者從繁瑣的細節中解放出來，專注於更高層次的設計與決策。
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