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从掀翻新一轮科技波澜的 ChatGPT，到 DALL · E、Whisper、Sora、Codex，好多东说念主有趣，为什么 OpenAI 总能降生改革宇宙的伟大产物？

三周前，OpenAI 资深工程师 Calvin French-Owen 布告去职，他是 Codex 技俩的中枢成员之一，Codex 是 OpenAI 的新式编程助手，竞争敌手包括 Cursor 和 Anthropic 的 Claude Code。

离开后，Calvin 写了一份长长的里面回忆，从一线工程师的角度，给总共有趣 OpenAI 的东说念主揭秘了这个组织里面的真实情况。在他眼里，OpenAI 是一个额外复杂的存在：既像磋议实验室，更像一台永不休歇的产物机器。

OpenAI 一年，从一千东说念主暴增到三千东说念主

在加入 OpenAI 时，Calvin 是第 1000 多个职工，一年后，公司畛域翻了三倍。他在博客里写说念，这种飞快膨胀带来了典型的"成长的苦恼"：组织相似衰败、团队节拍互异、Slack 讯息轰炸一切。

OpenAI 里面险些不必邮件，总共相似齐在 Slack 上完成。莫得东说念主会管你如何用，只须你能跟上节拍。

他描写我方从 Segment 的小团队首创东说念主身份，切换到 3000 东说念主组织里的一颗螺丝钉，这种落差感让他一度怀疑我方的决定。但这段时代，也让他看见了一个"巨型科研与产物工场"是如何运转的。

从下到上，一切齐能我方先干起来

Calvin 反复提到一个词：从下到上。在 OpenAI，好点子时时不是靠经由生出来的，而是哪个东说念主先暗暗动手作念了个原型。

其时 Codex 的原型，里面一度有 3-4 个版块同期流传，齐是几个东说念主我方攒出来的。比及效果好，就能拉东说念主、组队、立项。

料理也和传统巨头不太一样：谁能想出好点子、能作念出来，谁就能在团队里得到更高的话语权。比拟演宣战政事手腕，这家公司更垂青"你能不可把东西作念出来"。

他甚而说，最佳的磋议员齐像是"微型 CEO "，他们对我方手头的磋议有实足的自主权，没东说念主会管你要作念什么，只看拆除。

迅速行径，Codex   仅七周就上线

Calvin 在这封备忘录里最鲜嫩的部分，来自 Codex 冲刺的 7 周。

他提前收尾了陪产假，又回到办公室，和十几个东说念主拼了命地打磨产物、测试功能、改代码。他写说念："这是我近十年来最累的七周。每天晚上十一二点回家，黎明五点半又被孩子唤醒，七点重新坐进办公室，周末也在赶工。"

从第一瞥代码到上线，Codex 只用了 7 周。在这背后，是一个不到 20 东说念主的中枢团队，外加随时拉来的 ChatGPT 工程师、瞎想、产物司理、市集。莫得实足的扯皮，莫得季度 OKR，谁能上就奏凯上。

他说我方从没见过哪家公司能在这样短的时代里把一个 idea 酿成产物，还免费绽开给总共东说念主用——这即是 OpenAI 最真实的责任节拍。

被放大的防卫与隐形的压力

这家公司的狡计远不啻 ChatGPT。Calvin   爆料，OpenAI 同期在十几个标的荆棘注：API、生图、编码代理、硬件、甚而还有没对外公布的技俩。

他也看见了这背后不可幸免的高压。

险些总共团队齐在追逐消逝个缱绻：打造通用东说念主工智能（AGI）。他们的每一条 Slack 讯息，齐可能会被大家放大成新闻。里面好多产物和收入数据防御谨守，团队里有不同的权限区隔。

外界辩论的安全问题，Calvin 也有他的不雅察。他说，实在让大多数团队昼夜顾虑的，并不是" AI 什么时候掌控宇宙"，而是仇恨言论、政当事者宰、请示注入、或者用户拿它来写生物火器配方。这些推行的、不起眼的风险，远比形而上常识题更辣手。

OpenAI 到底酷在哪儿？

在外东说念主看来，这家公司是"离东说念主类终极智能最近的场地"。在离开的东说念主眼里，酷的场地恰正是：它仍然没酿成一个粗笨的巨头。

Codex 技俩用 7 周上线，团队可以随时跨技俩调东说念主，"只须有效，就别等下个季度缱绻"。携带层天天泡在 Slack 里，不是符号性出面，而是的确参与具体辩论和方案。

还有一丝让他很服气：OpenAI 把最遒劲的模子免费放到 API 里，不仅卖给大企业，也给日常东说念主用，不必签年度合同，也不必交茂盛授权费。这点，他们算是言而有信。

他离开的原因，也没那么戏剧化。外界总爱把去职放大成狡计。Calvin 却说，离开 OpenAI 70% 只是因为他想重新作念点我方的事。

在他眼里，OpenAI 如故从一群科学怪东说念主作念实验室，酿成了一个羼杂体：一半是科研，一半是消费级应用的产物机器，不同团队有不同缱绻和节拍。而他需要新的探索。

临了这封信留给外界的，是一份旁不雅者视角的提醒：OpenAI 不是冷飕飕的 AGI 工场，而是一群东说念主，用一套近乎极限的速率，把脑子里的点子酿周全宇宙用得上的产物。

他写说念："哪怕只是站在这台巨型机器里的一颗小螺丝钉，也足够让东说念主廓清，也足够让东说念主抖擞。"

这段话无意即是总共离开、留住，或者刚巧奇着 OpenAI 的东说念主，齐会懂的一句话。

以下为 Calvin  共享原文（由 GPT 翻译）：

对于 OpenAI 的念念考

2025 年 7 月 15 日

我三周前离开了 OpenAI。我是在 2024 年 5 月加入这家公司的。

我想共享我的一些感念，因为围绕 OpenAI 的一言一动有好多烟雾弹和杂音，但对于在那处责任的文化骨子感受却鲜有第一手的描写。

纳比尔 · 奎雷希有一篇精彩的著述《对 Palantir 的反念念》，他在文中深念念了 Palantir 的稀奇之处。我也想趁明日黄花时，对 OpenAI 作念同样的反念念。这里莫得任何交易奥密，更多的是对这个历史上最流连忘反的组织之一在极其意思意思时期的近况的一些感念。

先分解一下：我离开的决定中莫得任何个东说念主恩仇——事实上我对此感到额外矛盾。从我方创办的技俩滚动为一家领有 3000 名职工的组织中的一员，这种滚动很难。当今我渴慕一个新的开动。

实足有可能是责任的质料会迷惑我且归。很难想象能打造出像 AGI 那样有深入影响的东西，而 LLMs 无疑是本十年的技能革新。我很走时能亲眼见证一些发展，况兼参与了 Codex 的发布。

赫然，这些并非公司的不雅点——四肢不雅察，这是我个东说念主的看法。OpenAI 是一个大平台，这只是我对它的一扇小窗。

文化

对于 OpenAI，最先要了解的是它的快速成长。当我加入时，公司职工刚刚超过 1000 东说念主。一年后，东说念主数已超过 3000，而我在职职时代上位于前 30%。险些总共携带层成员的责任内容与 2-3 年前判然不同。 

天然，快速膨胀带来了各式问题：如何四肢一个公司进行相似，陈述结构，产物发布经由，东说念主员料理与组织，招聘经由等等。各团队文化永诀权贵：有些团队一直全速冲刺，有些则在监控大型技俩运行，还有些保合手着更为知道的节拍。莫得单一的 OpenAI 体验，磋议、应用和市集推广部门的时代节拍也大相径庭。

OpenAI 的一个特殊之处在于，总共一切——我指的是总共——齐依赖 Slack 进行。莫得电子邮件。在我总共这个词任职期间，收到的邮件大要唯有 10 封。如果你不善于组织，这会让你感到相称分神。但如果你能合理料理频说念和见知，使用起来如故相称可行的。

OpenAI 在磋议方面尤其平稳从下到上的阵势。当我刚加入时，我开动有计划下一季度的道路图。得到的薪金是："这并不存在"（诚然当今有了）。好点子可以来自任何场地，而且世俗很难提前判断哪些点子会最有收效。与其说有一个深广的"总体筹商"，不如说进展是迭代的，跟着新磋议着力的出现稳固显现。

正因为这种从下到上的文化，OpenAI 也额外深爱才智和孝顺。公司历来的携带者主如若基于他们冷落好点子并付诸实施的才智而普及。许多额外有才智的携带者在全员大会上的演讲或政事手腕方面并不擅长。在 OpenAI，这些方面的伏击性远不如其他公司。最佳的点子时时会胜出。 

有一种热烈的行径偏向（你可以奏凯去作念事情）。雷同的团队，诚然互相无关，却常常会在各式目的上殊途同归。我最先参与了一个与 ChatGPT 谀媚器雷同的平行（但里面）技俩。在咱们决定鼓舞发布之前，可能有大要 3-4 个不同的 Codex 原型在流传。这些责任世俗由少数几个东说念主在未获许可的情况下自行开展。跟着技俩展现出后劲，团队时时会迅速围绕它们组建起来。

Andrey（Codex 精良东说念主）曾告诉我，你应该把磋议东说念主员看作他们我方的"微型高管"。有一种热烈的倾向是专注于我方的事情，望望拆除如何。这里有一个推论——大多数磋议齐是通过"极客指导"磋议东说念主员专注于某个特定问题来完成的。如果某个问题被以为枯燥或"已治理"，它很可能不会被络续磋议。

优秀的磋议司理极具影响力，但同期也额外有限。最出色的司理能够谀媚许多不同的磋议责任，积贮成更大的模子检修。同样的道理也适用于出色的产物司理（向 ae 问候）。

我团结过的 ChatGPT 产物司理（Akshay、Rizzo、Sulman）是我见过的最酷的客户之一。嗅觉他们险些如故见解过一切。他们大多相对摈弃，但齐聘任了优秀的东说念主才，并奋发确保他们能够取得得手。

OpenAI 能够迅速调理标的。这是咱们在 Segment 额外深爱的一丝——跟着新信息的出现，作念正确的事远比只是因为筹商而坚合手原路更好。令东说念主诧异的是，像 OpenAI 这样畛域庞杂的公司依然保合手着这种精神——而谷歌赫然莫得。公司方案迅速，一朝决定追求某个标的，就负重致远。

公司濒临着多量的注视。四肢来自 B2B 企业配景的东说念主，这让我有些畏俱。我常常看到新闻媒体爆出尚未在里面布告的讯息。当我告诉别东说念主我在 OpenAI 责任时，时时会碰到对公司已有的既定看法。一些 Twitter 用户运行自动机器东说念主，查验是否有新功能行将发布。

因此，OpenAI 是一个额外守密的场地。我不可向任何东说念主详确涌现我正在作念的责任。这里有几个领有不同权限的 Slack 责任区。收入和资金虚耗数据则被愈加严格地守密。

OpenAI 亦然一个比你想象中更严肃的场地，部分原因是因为风险感额外高。一方面，缱绻是构建通用东说念主工智能（AGI）——这意味着有好多事情必须作念到位。另一方面，你正在打造一个产物，数亿用户依赖它来获取从医疗建议到热诚诊治的各式业绩。再另一方面，公司正参与大家最大的竞争舞台。咱们会密切温柔 Meta、谷歌和 Anthropic 的动态——我相信他们也在作念同样的事情。总共主要国度政府齐在密切温柔这一畛域。

尽管 OpenAI 常常在媒体上受到漫骂，但我碰到的每个东说念主骨子上齐在奋发作念正确的事。鉴于其面向消费者的定位，它是大型实验室中最为显眼的，因此也承受了多量的降低。

话虽如斯，你大要不应该把 OpenAI 看作一个单一的全体。我以为 OpenAI 启航点像洛斯阿拉莫斯实验室一样，是一群科学家和技能爱好者在探索科学前沿。这个团队偶然间催生了史上最具病毒传播性的消费级应用。随后，它的发展缱绻扩展到了向政府和企业销售。组织中不同资格和不同部门的东说念主，随后有了判然不同的缱绻和不雅点。你在那处的时代越长，越可能通过"磋议实验室"或"为公益业绩的非谋利机构"的视角来看待事情。

我最赏玩这家公司的一丝是，它在分派东说念主工智能利益方面"金口玉牙"。最先进的模子并不局限于某个需要年度合同的企业级别。宇宙上任何东说念主齐可以奏凯使用 ChatGPT 获取谜底，即使莫得登录。你可以注册并使用 API ——大多数模子（即使是最先进或专有的）世俗也会很快进入 API，供初创企业使用。你可以想象一种与咱们今天所处的体系判然不同的运作模式。OpenAI 为此应当得到多量赞赏，这仍然是公司中枢的基因。

安全性骨子上比你从 Zvi 或 Lesswrong 等多量阅读中揣摸的要伏击得多。有多量东说念主员致力于斥地安全系统。鉴于 OpenAI 的性质，我看到更多温柔的是骨子风险（仇恨言论、滥用、主宰政事偏见、制造生物火器、自残、请示注入）而非表面风险（智能爆炸、职权寻求）。这并不是说没东说念主温柔后者，照实有东说念主专注于表面风险。但从我的角度来看，这并不是要点。大部单干作莫得公斥地表，OpenAI 照实应该作念更多责任来发布这些内容。

与其他公司在每次招聘会松驰披发相近不同，OpenAI 险些不披发相近（即使是给新职工）。革命创制的是"限时发售"，你可以订购有现货的商品。第一次发售时，需求量大到导致 Shopify 商店瘫痪。里面还流传着一篇帖子，解说如何正确 POST JSON 数据包以绕过摈弃。

与 GPU 老本比拟，险些总共其他支拨齐不足为患。举个例子：四肢 Codex 产物一部分斥地的一个小众功能，其 GPU 老本与咱们总共这个词 Segment 基础样式的 GPU 老本相称（诚然畛域不足 ChatGPT，但也承担了相称一部分互联网流量）。

OpenAI 可能是我见过的最令东说念主懦弱的自利自为的组织。你可能会以为领有大家顶级的消费级应用之一如故足够了，但他们渴慕在数十个畛域张开竞争：API 产物、深度磋议、硬件、编码代理、图像生成，以及一些尚未公布的畛域。这是一个滋长并鼓舞创意不绝前进的沃土。

公司额外温柔推特。如果你发了一条与 OpenAI 相关且广为传播的推文，很可能有东说念主会看到并加以洽商。我的一个一又友开打趣说："这家公司靠推特氛围运转。"四肢一家面向消费者的公司，这说法无意并演叨足诞妄。诚然他们照实还在多量分析使用情况、用户增长和留存率，但氛围同样伏击。

OpenAI 的团队比其他场地愈加纯真。在推出 Codex 时，咱们需要几位有陶冶的 ChatGPT 工程师的匡助以赶上发布日历。咱们与一些 ChatGPT 的工程司管待面冷落苦求。第二天，就有两位额外锐利的东说念主准备参预并提供匡助。莫得"恭候季度缱绻"或"重新调理东说念主员编制"的繁琐过程，进展额外迅速。

携带层额外显眼且深度参与。在像 OpenAI 这样的公司，这无意很昭彰，但每位高管似乎齐额外参预。你会常常在 Slack 上看到 gdb、sama、kw、mark、dane 等东说念主积极发言。莫得缺席的携带者。

代码

OpenAI 使用一个庞杂的单一代码库，主如若 Python（尽管也有越来越多的 Rust 业绩和小数用于收罗代理等的 Golang 业绩）。这导致代码作风万般，因为 Python 有好多不同的写法。你会碰到既有来自领有十年陶冶的谷歌老兵瞎想的可扩展库，也有刚毕业博士写的临时 Jupyter 条记本。险些总共东西齐围绕 FastAPI 来创建 API，使用 Pydantic 进行考证。但全体上并莫得强制引申长入的代码作风指南。

OpenAI 的总共业绩齐运行在 Azure 上。意思意思的是，我以为唯有三项业绩是值得相信的：Azure Kubernetes 业绩、CosmosDB（Azure 的文档存储）和 BlobStore。莫得实在等同于 Dynamo、Spanner、Bigtable、BigQuery、Kinesis 或 Aurora 的业绩。自动扩展单元的念念维阵势也较为荒僻。IAM 的结束世俗远不如 AWS 那样完善，而且有很强的里面斥地倾向。

在东说念主员方面（至少在工程畛域），Meta 到 OpenAI 的东说念主才流动额外权贵。在许多方面，OpenAI 雷同于早期的 Meta：一个爆款的消费级应用、初步的基础样式，以及快速发展的渴慕。我见过从 Meta 和 Instagram 转过来的大多数基础样式东说念主才齐额外优秀。

将这些身分联结起来，你会发现许多基础样式的中枢部分让东说念主空猜度 Meta。里面重新结束了 TAO，奋发在角落整称身份认证，我相信还有许多我不了解的其他技俩。

聊天的倡导额外深入。自从 ChatGPT 走红以来，好多代码库的结构齐是围绕聊天讯息和对话的理念构建的。这些基本元素如故深深植入其中，忽视它们可能会带来风险。咱们在 Codex 中稍有偏离（更多模仿了反映 API 的陶冶），但仍然期骗了多量已有的技能着力。

代码取胜。与其依赖某个中央架构或筹商委员会，方案世俗由缱绻引申责任的团队作念出。拆除是行径导向额外热烈，代码库中时时存在多个叠加的部分。我大要见过半打阁下的队伍料理或代理轮回相关的库。

在几个方面，快速扩展的工程团队和穷乏器具带来了问题。sa-server（后端单体应用）成了一个有些散乱的场地。主分支上的合手续集成（CI）故障比预期频繁得多。即使测试用例并行运行，况兼只洽商部分依赖，使用 GPU 运行也可能需要大要 30 分钟。这些问题并非无法治理，但这提醒咱们，这类问题无处不在，而且在快速扩展时可能会变得更严重。值得敬佩的是，里面团队正高度深爱并致力于改造这一景况。

我学到的其他东西

这即是大型消费品牌的阵势。在咱们开动斥地 Codex 之前，我并莫得实在坚韧到这一丝。总共的计算圭臬齐所以"专科用户"为单元。即使是像 Codex 这样的产物，咱们也主要洽商个东说念主使用的初学体验，而不是团队使用。四肢一个主要来自 B2B/ 企业配景的东说念主，这让我有些难以妥当。你只需一开关，流量从第一天起就会涌入。

大型模子的检修（高头绪详尽）。从"实验"到"工程"存在一个光谱。大多数量的最先齐是小畛域实验。如果拆除看起来有但愿，它们会被纳入更大畛域的检修中。实验不仅触及调理核默算法，还包括调理数据组合并仔细磋议拆除。在大畛域检修方面，险些看起来像是巨型分散式系统工程。会碰到各式奇怪的角落情况和出东说念主预见的问题，调试这些问题的株连就在于你。

如何进行 GPU 计较。四肢 Codex 发布的一部分，咱们必须预计负载容量需求，而这亦然我第一次实在花时代对 GPU 进行基准测试。枢纽是你应该从所需的延伸条件着手（全体延伸、令牌数量、首个令牌时代），而不是从底层分析 GPU 能解救的性能开动。每一次新模子的迭代齐可能极地面改革负载模式。

如安在大型 Python 代码库中责任。Segment 联结了微业绩，主要使用 Golang 和 Typescript。咱们莫得 OpenAI 那样庞杂的代码量。我学到了好多对于如何证实斥地者数量来扩展代码库的陶冶。你必须为"默许可用"、"保合手主分支干净"和"难以误用"等方面建立更多的保护轮番。

发布 Codex

我在 OpenAI 的临了三个月中，很大一部分时代齐参预到了 Codex 的发布。这无疑是我业绩生计中的一个伏击亮点。

配景先容：早在 2024 年 11 月，OpenAI 就设定了 2025 年推出编程代理的缱绻。到了 2025 年 2 月，咱们里面已有一些期骗模子取得权贵效果的器具在运行。咱们感受到了推出专诚针对编程的代理的压力。赫然，模子如故发展到对编程额外有效的阶段（市集上新兴的各式编程缓助器具的爆发即是明证）。

我提前收尾了陪产假，且归协助参与 Codex 的发布。一周后，咱们经历了两个团队（略显衰败的）合并，随后开动了随性的冲刺。从最先编写第一瞥代码到完成，总共这个词产物仅用了 7 周时代。

Codex 冲刺可能是我近十年来最奋发的一次。大多数晚上齐责任到十一丝或午夜。每天早上五点半被重生儿唤醒。七点又去办公室。大多数周末也在责任。咱们四肢一个团队负重致远，因为每一周齐至关伏击。这让我想起了在 Y Combinator 的时光。

这种速率之快，难以用谈话描写。我从未见过岂论大小的组织能在如斯短的时代内，从一个目的发展到实足发布且免费提供的产物。范围也不小；咱们构建了一个容器运行时，优化了代码库下载，微调了一个定制模子以处理代码裁剪，处理了各式 git 操作，引入了全新的界面，启用了互联网探望，最终打造出一个使用起来额外应允的产物。 

不管你如何说，OpenAI 依然保合手着那种开拓精神。 

好讯息是，适合的东说念主才能创造古迹。咱们是一个由大要 8 名工程师、4 名磋议员、2 名瞎想师、2 名市集推广东说念主员和 1 名产物司理构成的高档团队。如果莫得这支团队，我想咱们早就失败了。没东说念主需要太多指导，但照实需要相称多的谐和。如果你有契机与 Codex 团队的任何东说念主团结，请知说念他们每一个东说念主齐额出门色。

发布前一晚，咱们五个东说念主熬夜到凌晨 4 点，试图部署主单体系统（这是一个耗时数小时的过程）。然后咱们又回到办公室，准备上昼 8 点的发布公告和直播。咱们开启了功能开关，开动看到流量涌入。我从未见过一个产物只是出当今左侧边栏就能得到如斯迅速的增长，但这即是 ChatGPT 的力量。

在产物形态方面，咱们最终笃定了一种实足异步的样式。与其时的 Cursor（当今也解救雷同模式）或 Claude Code 等器具不同，咱们的缱绻是让用户能够启动任务，让代理在我方的环境中运行。咱们的赌注是在最终阶段，用户应该像对待同事一样对待编码代理：他们向代剃头送信息，代理有时代完成责任，然后带着一个 PR 回首。

这有点像一场赌博：咱们当今处于一个有些奇怪的状态，模子施展可以，但还不算出色。它们可以一语气责任几分钟，但还不可合手续几个小时。用户对模子才智的信任进程永诀很大。而且咱们甚而还不明晰模子的实在才智到底有多强。

从长久来看，我照实相信大多数编程将更像 Codex。同期，不雅察总共产物如何张开将会额外意思意思。

Codex（也许并不令东说念主不测）额外擅长在大型代码库中责任，交融如何导航。与其他器具比拟，我见过的最大区别是它能够同期启动多个任务并比较它们的输出。

我最近看到有公开数据比较了不同 LLM 代理提交的 PR 数量。仅从公开数据来看，Codex 如故生成了 63 万个 PR。自愿布以来的 53 天内，平均每位工程师提交了约 7.8 万个公开 PR（你可以自行推测独到 PR 的倍数）。我不笃定我这辈子是否曾参与过如斯有影响力的技俩。

死别感言

说真话，我最先对加入 OpenAI 感到有些担忧。我不笃定废除目田、摄取上级料理、成为庞杂机器中一个轻飘部分的嗅觉会是如何。我一直低调地守密我方加入了，万一不对适的话。

我照实想从此次经历中得到三样东西：

1、缔造对模子检修阵势过甚才智发展标的的直观交融；

2、与隆起东说念主才同事并学习；

3、推出一款伟大的产物。

缅想这一年，我以为这是我作念过的最贤慧的决定之一。很难想象在别处还能学到更多。

如果你是首创东说念主，嗅觉你的初创公司的确莫得什么进展，你应该要么深入重新评估如何增多更多尝试契机；要么去加入一家大型实验室。当今是一个极佳的创业时机，同期亦然洞悉翌日走向的绝佳时刻。

在我看来，通向通用东说念主工智能（AGI）的说念路现时是一场三马争霸：OpenAI、Anthropic 和谷歌。每个组织齐会证实本人的基因（面向消费者、面向企业、坚实的基础样式加数据）走不同的旅途。在其中任何一家责任齐会是一次晴明眼界的经历。

感谢 Leah 在半夜时刻予以极大的解救并承担了大部分育儿责任。感谢 PW、GDB 和 Rizzo 给我这个契机。感谢 SA 团队的成员教我初学：Andrew、Anup、Bill、Kwaz、Ming、Simon、Tony 和 Val。还要感谢 Codex 中枢团队带我经历了东说念主生记得的旅程：Albin、AE、Andrey、Bryan、Channing、DavidK、Gabe、Gladstone、Hanson、Joey、Josh、Katy、KevinT、Max、Sabrina、SQ、Tibo、TZ 和 Will。我恒久不会健忘此次冲刺。

每当有携带去职时，东说念主们很容易去解读各式戏剧性事件，但我以为其中大要 70% 的原因只是是这个事实。

我照实以为咱们正处于一个微弱的阶段性变化。公司正在从外部多量招聘高档携带。我总体上解救这一丝，我以为公司从注入新的外部基因中获益匪浅。

我嗅觉，扩展有史以来增长最快的 C 端产物时时会熟悉出遒劲的实力。

天然，咱们亦然站在巨东说念主的肩膀上。CaaS 团队、中枢强化学习团队、东说念主类数据和通用应用基础样式使这一切成为可能。

咱们也一直在坚合手。

几周前咱们看到 Meta 有一些伏击的招聘。xAI 推出了在基准测试中施展出色的 Grok 4。Mira 和 Ilya 齐有很强的才华。也许这会改革阵势（这些东说念主很优秀）。他们还有一些需要赶上的场地。

原文运动：https://calv.info/openai-reflections

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