18 流白浆 小蘑菇

18 流白浆 小蘑菇?关于在OpenAI工作的思考我在三周前离开了OpenAI。我是在2024年5月加入这家公司的。我想分享我的思考，因为大家对OpenAI做了很多猜测，但很少有人有在那里的第一手文化体验。Nabeel Quereshi有一篇很棒的文章，叫《对Palantir的反思》，他回顾了是什么让Palantir如此特别。我也想做同样的事，趁记忆还新，为OpenAI留个注记。这里没有任何商业机密，只是对当下这家最具吸引力的组织之一，在极具意义时刻，工作体验的个人观察。首先要说的是：我离职并非因任何人事纠纷，恰好我对离开感到深深矛盾。从创立自己的组织，变成一家有三千名员工公司的职员，这种身份的转换很难。现在我渴望一次全新的开始。我也许会被那里的工作所吸引，回去也说不定。毕竟想象一下有机会参与AGI的建设是不现实的，而大语言模型无疑是近十年以来的技术创新。我很庆幸能亲眼见证一些发展，同时也参与了Codex的发布。显然，这些并非公司的官方立场——只是我个人的观察。OpenAI是一个大机构，我只能从我的“小窗口”提供这些见闻。首先要知道的是，OpenAI扩展得极快。我加入时，公司刚刚超过1000人。但一年后已经超过3000人，而我在员工任职时间排名位列前30%。几乎所有领导层在2–3年前都还不是在做现在这份工作。显然，快速扩张会带来问题：如何在公司层面沟通，组织架构如何设定，如何推进产品发布，如何管理和组织人力，以及如何招聘等。不同团队的文化情况也差别巨大：有些团队持续高压快跑，有些在监控已有项目，有些保持更稳定的节奏。没有所谓的“OpenAI体验”，研究团队、应用团队、GTM（市场/销售）节奏都完全不同。OpenAI有个特殊之处——一切都通过 Slack（一个用于工作沟通交流的平台） 运行，没有电子邮件。我整个任期或许只收到过10封邮件左右。如果你不善于整理，很容易被这些渠道淹没，但如果你管理好渠道和通知，也能做得井然有序。OpenAI鼓励“自下而上”，尤其在研究领域尤为明显。我刚加入时，问第一季度的路线图在哪，得到的回答是：“不存在。”（不过现在已经有了。）好主意可能来源任何人，通常我们并不清楚哪些想法会提前证明是最有成效的；公司不靠宏大的“总体计划”，进展往往迭代并在新的研究结果基础上逐步展开。这种自下而上的文化也让OpenAI极具“重绩效主义（meritocratic）”性质。历史上，公司里的领导者大多是因拥有好点子并能执行而晋升。许多非常优秀的人，不擅长全体大会发言或政治运作，但在OpenAI他们一样能脱颖而出。好点子通常可以胜出。OpenAI的文化喜欢快速行动（bias to action）。在类似方向有多个团队同时试点并不少见。我刚加入时曾同时见到大概3–4种Codex相关原型，最后才决定上线。它们通常由少数人自发发起，不需要特别审批；当看到希望时，团队就自发聚拢。Codex 负责人Andrey曾说，你应该将研究员视为“迷你董事会”。在那里，你可以全盘推进自己的方向，看它能走多远。相应地，如果某个问题被认为“无意思”或者“已解决”，它可能根本不会有人去关注。优秀的研究经理作用极大，但也都有限。他们擅长将不同方向的研究串联起来，将其汇聚到大规模模型训练里。同样，出色的产品经理也能串起价值点，将力量聚合。我合作过的ChatGPT的工程经理（EM）Akshay、Rizzo、Sulman，是我见过最Cool的“客户”。他们经验非常丰富。他们多为管理型角色，主要职责是招聘优秀人才并为他们提供成功支持。OpenAI会瞬间调整方向。这点我们在Segment（原公司）也很喜欢——有新情况就改变方向，比为了“计划”一直推进要好得多。令人惊奇的是，OpenAI这么大的公司还保留着这种思维方式——Google显然不是这样。公司决策快速，一旦决定了努力的方向，就全力奔跑。媒体上对OpenAI有很多抨击。我来自B2B企业背景，对此很震惊：内部还未宣布的功能，新闻稿已经播出；我告诉别人我在OpenAI工作，往往就听到对它的既有偏见。有一些 Twitter 账号用自动化机器人监测功能上线情况。因此，OpenAI非常保密。我无法详细告诉任何人我在做什么。公司内部有不同的工作空间和不同权限。营收、烧钱数据都高度保密。OpenAI也比你想象中更“严肃”，因为风险非常高。一方面要构建 AGI，需要把一切都做对；另一方面产品已有数以亿计用户在用于医疗建议、心理疗愈等敏感场景；再者，OpenAI处在与 Meta、Google、Anthropic 的激烈竞争中，甚至全球政府都密切关注这个领域。尽管媒体有抨击，但我见的每个人都是真心“想把事情做好”。作为一家消费者导向的公司，曝光最大，也最易成为舆论焦点。当然，不应把 OpenAI 视作一个整体统一的“单一实体”。我更像把它当成“洛斯阿拉莫斯”式的组织——一群科学家在探索最前沿。巧合的是，他们也造出了历史上最火爆的消费者 App。之后开始扩展到政府和 企业服务。公司里人来的时间不同、所处团队不同，目标也不同——想法迥异。时间越久的人，越会带着“研究实验室”或“公益非营利”视角去看。我最欣赏的一点是公司“说到做到”地让 AI 利益大众化。最先进的模型没有锁定在某个企业合同中。世界上任何人都可以访问 ChatGPT，哪怕未登录。可以注册 API 使用 —— 大多数模型（即使是 SOTA 或专有模型）会迅速加入 API 服务，让创业公司、开发者都用得上。你可以猜测会有截然不同的企业版本策略，但 OpenAI 并没有走那条路，值得赞赏，这一点仍是公司文化核心。安全问题的关注比你在 Zvi 或 LessWrong （社区论坛，专注于讨论认知偏见等）里看到的还要多。公司有大量人手致力开发安全系统。但现实中更关注的是实用风险——仇恨言论滥用、政治操纵、研发生物武器、自我伤害诱导、及时药物注入等——远比理论上爆炸性风险更受关注。当然仍有人研究理论风险，那也是存在的。但在我看来，实用安全才是主流，很多安全内容不公开发表，OpenAI 其实还应该更多公开这一部分成果。与很多公司在招聘会发大量 周边不同，OpenAI 不大送周边（新员工也基本没桌牌之类）。取而代之的是会不定期发“drops”，员工可以订购库存。第一次 drop 店铺就被刷爆了，连 Shopify 都挂了。有一个内部的帖子流传如何POST正确的json（基于JavaScript语言的轻量级的数据交换格式，即JavaScript Object Notation）有效负载和规避这一点。所有事情与 GPU 成本相比都太小。举例：Codex 中一个细小功能的 GPU 资源消耗，就相当于我们整个 Segment 基础设施的费用（虽然 ChatGPT 规模更大，但平台体量也大）。OpenAI 是我见过的最雄心勃勃的组织。你大概会以为拥有一个全球头部 App 就够了，但他们志在多场战役：API 产品、深度研究、硬件、编程代理、图像生成等等（还有很多未公开项目）。这里是个让点子落地弹射的平台。公司非常关注 Twitter上的氛围。如果你发的一条与 OpenAI 相关的 tweet 爆火，很可能有人会看到并重视。一位朋友曾说：“这家公司靠 Twitter情绪运行。”对于一个消费级公司来说，这点也没毛病。当然他们也有用户增长、留存等分析，但情绪倒也很重要。OpenAI 里的团队比很多地方更 fluid、更灵活。在 Codex 发布时，我们需要几个 ChatGPT 的工程师来赶进度。于是我们找 ChatGPT 的 产品经理提需求，第二天就来了两位牛人，不需要等季度计划或重新分配资源。动作快得惊人。高层领导很活跃，好像没一位是“挂名”——gdb（Greg Brockman）、sama（Sam Altman）、kw（Wojciech Zaremba）、Mark、Dane 等经常在 Slack 上互动。代码与基础设施OpenAI 使用巨大的 monorepo（单一代码仓库：一种将多个项目或代码库存储在同一个版本控制系统中的策略，以便于跨项目协作和代码共享），以 Python 为主（但也有 Rust 服务，和少量 Golang 用于网络代理等）。这导致代码风格多样：既有来自 Google 资深工程师设计的大型库，也有博士刚毕业写的 Jupyter notebook。所有后端基本都是 FastAPI + Pydantic 构建 API，而且没有统一强制的风格指南。OpenAI 完全在 Azure 上运行。好玩的是，能真正信任的只有三项服务：Azure Kubernetes Service、CosmosDB、BlobStore。没有 Dynamo、Spanner、BigQuery、Kinesis 等 AWS 工具，也少有自动扩展设计。IAM 机制也较弱，于是很多机制选择自研。从工程人才看，有大量来自 Meta → OpenAI 的背景。在很多方面，OpenAI 早期就像 Meta：一款轰动一时的消费者应用软件、新兴的基础设施、行动快。大多基础设施人才来自 Meta+Instagram，水准很强。把这些东西放在一起，你会看到很多基础设施的核心部分让人想起Meta，你会看到很多 Meta 风格的设计：内部重写的 TAO、边缘统一身份认证等等。我相信还有很多我不知道的。聊天功能深入系统。从 ChatGPT 起，许多代码库都是围绕聊天消息和对话的思想构建的。这些源语内嵌得很深，不注意就会踩坑。Codex 虽有些变体（基于响应式 API），但仍复用很多原先框架。OpenAI 强调实干：没有架构委员会决策，通常谁做谁决定。这带来行动快的优势，但也常导致代码库里存在多个类似功能库。我见过很多库，比如队列管理或代理循环。在缺乏工具支持的快速扩张团队里，问题也会产生：比如Sa-server（后端整体）有点像垃圾场。在master上，CI崩溃的频率比您想象的要高得多。即使是并行运行的测试用例，考虑依赖关系的子集，在gpu上运行也需要大约30分钟的时间。这些并不是无法解决的问题，但它提醒我们，这类问题无处不在，而且当你快速扩展时，它们可能会变得更糟。好在内部已有大量精力投入改进。其他经验了解什么叫“大消费者品牌”。Codex 推出时我才意识到这一点。这里的 KPI 是“专业用户”；即便是 Codex，会侧重用户个人使用情况上指标，而非团队协作。对于我这种 B2B 背景的人来说，这种风格很不一样：你转动个开关，流量就来了。大型模型训练机制（高层次）。这种流程从“实验小型原型”到“扩容实跑”再到“疑难调试”一直延续。实验时不仅调模型结构，也会调训练数据混合；训练变大后更像分布式系统工程，需要调边缘案例（仅在极端（最大或最小）操作参数或其他异常操作条件下发生的问题或情况）。GPU 数学基础。作为Codex发布的一部分，我们必须预测负载能力需求，这是我第一次真正对gpu进行基准测试。要从延迟、token 数、time-to-first-token着手往下推硬件能力，而不是简单问 GPU能跑多少 FLOPS 。每个模型版本的性能负载差异很大，需要重测。在大型 Python 代码库中协作。Segment是两个微服务的组合，主要是Golang和Typescript，我们没有OpenAI那样的代码广度。而在 OpenAI，我学到了很多关于如何根据贡献代码的开发人员的数量来扩展代码库的知识。你必须设置更多的护栏，比如“默认工作”、“保持主界面清洁”和“难以误用”。发布 Codex过去三个月里，我参与的最大项目是 Codex 的发布。毫无疑问是我职业生涯中的亮点。说下背景：在2024年11月，公司设下目标——2025年推出编程助手。到2025年2月，我们已有数个内部工具使用模型效果不错。压力来了——确实模型对编码已具生产力（你看到市场上大量生成 vibe-code 工具）。我提前休完陪产假回来，帮助这次发布。一周后，我们混并了两个团队，开启加速冲刺。从写第一行代码到上线，仅用了7周。Codex 冲刺是我十年职业生涯中最拼的一次。几乎每晚工作到11点或更晚。早上5:30被新生儿叫醒，7点去办公室，几个周末也在办公室。大家周周争分夺秒，很像当年YC创业节奏。这种节奏真难形容。我从没见过哪家只花7周就从想法到完全发布并开放给所有人的产品。我们构建了一个容器运行时，对repo下载进行了优化，对自定义模型进行了微调以处理代码编辑，处理了各种git操作，引入了一个全新的界面，启用了Internet访问，最终得到了一个使用起来令人愉悦的产品。那感觉，真心太爽了。无论别人怎么说，OpenAI 依然保有那种创业精神（launch spirit）。幸运的是，只要给对的人，就能创造奇迹。我们是一个由8名工程师，4名研究人员，2名设计师，2名市场推广和1名产品经理组成的高级团队。如果我们没有这个团队，我想我们会失败的。没有人需要太多的指导，但我们确实需要相当数量的协调。如果有机会和Codex团队合作，你就知道他们有多强。发布前夜，五个人熬夜到凌晨4点布署主单体（部署耗时数小时）；然后回到办公室，参加8点的发布会和直播。打开功能开关，瞬间流量来了。我从没见过哪个产品上线后凭借侧边栏（Sidebar）就有这么爆发式流量——ChatGPT的力量非常显著。在产品形态上，我们选择了全异步形式。与当时的 Cursor（现在也支持后端异步模式）或 Claude Code 不同，我们希望用户把任务发给代理，就像给同事发PR（拉取请求）；它会自动执行，完成后返回PR。这是个赌注：当时模型仍“好但不完美”。它能工作几分钟，但还做不了几个小时。用户对模型能力信任度参差不齐。而且到底模型真正能力在哪也还不很明朗。我相信从长远看，大多数编程会更像 Codex 这种形式。但与此同时，等着看各种产品如何演化会很有趣。Codex 在大型代码库中导航、任务管理能力特别突出。相比其它工具，我见过最大区别是它能并行触发多个 task，然后比对他们输出。我最近看到公共数据显示不同大模型代理制作 PR 的数据量。Codex 已生成 63 万个 PR。53 天内，对外公开的 PR 达 7.8 万个/工程师；私有 PR 多则更多。我人生都没做过这么有影响力的事情。告别感言坦白说，我最初对加入OpenAI很担忧。不确定放弃自由、拥有老板、融入大厂是否合适。我低调告诉朋友我加入了OpenAI，生怕不适合就尴尬了。我希望这次经历能让我：构建对模型训练机制及未来能力变化的直觉与优秀的同事一起工作并学习推出一个伟大的产品回顾这一年，我觉得这可能是我做过的最正确的选择。难以想象哪能比这里学得更多。如果你是创始人，觉得自己创业没前景了，该深度评估是不是放弃机会打多几次仗，要么去加入大实验室。现在是创造的黄金时刻，也是窥见未来方向的绝佳窗口。我认为 AGI 的竞争有三匹马：OpenAI、Anthropic 和 Google。他们会根据各自 DNA（消费导向 vs 商业优先 vs 基础架构和数据驱动）走出不同路径。在其中工作将是开眼界。感谢 Leah 在深夜支持我，承担大部分育儿任务。感谢 PW、GDB、Rizzo 给我机会。感谢 SA teammates 教会我很多：Andrew, Anup, Bill, Kwaz, Ming, Simon, Tony, Val。感谢 Codex 核心团队：Albin, AE, Andrey, Bryan, Channing, DavidK, Gabe, Gladstone, Hanson, Joey, Josh, Katy, KevinT, Max, Sabrina, SQ, Tibo, TZ, Will。这趟旅程我永生难忘。 跪在继父坟前痛哭的广西男孩韦仁龙现在在哪？央视前主持人李小萌全网寻人，外地回应

18 流白浆 小蘑菇?至于在价格方面，全新X3的终端优惠力度较大。如果是走按揭流程的话，这款车的优惠力度在5万左右，终端入门价低至29.99万起而且在终端市场仍有议价空间。 李玉敏记者 蔡佳林 摄

18 流白浆 小蘑菇?规划显示，该项目位于朝阳区、顺义区，南起京平高速辅路，北至顺义区安华街，全长3公里，按城市主干路标准建设，规划地面段道路红线宽度53米，主路双向6车道，新建隧道1座，同步实施交通、照明、绿化、雨水、污水、给水、再生水等工程。

18 流白浆 小蘑菇?随后，莫文蔚与罗家英共同回忆道：“我们是31年前认识的，因为我们是在西安认识的，我们在西安做了一个很重要的事情，对我的人生都太重要了，我们一起拍了《大话西游》，当年在西安开拍的时候很冷，我们是同甘共苦。”

18 流白浆 小蘑菇?反观大众，MEB+平台虽是2019年MEB架构的改良版，但电气架构先进性、软件迭代速度比不过比亚迪e平台3.0。更要命的是，大众软件公司CARIAD开发个系统要4年，中国车企两年半就能搞定。之前行业里还传，奥迪打算采购比亚迪的DM-i技术，宝马在评估用比亚迪的刀片电池——豪华品牌向中国车企“低头”，说明传统巨头的核心技术正在空心化。 杨红要记者 彭志勇 摄

18 流白浆 小蘑菇?谢林汉姆说：“如果你评估拉什福德所处的位置，你会发现年轻球员都努力达到顶尖水平，为像曼联这样的俱乐部效力，当你在这样的俱乐部时，你应该珍惜这份机会，而不是轻言放弃并表示想要离开。” 张胜利记者 周海明 摄

18 流白浆 小蘑菇?为营造干净整洁、规范有序的选房现场，朝阳街道召开黄山社区回迁安置部署会议，从方案编制、预案处理、进度安排、人员配置等细节入手，确保政策宣传到位、程序公开透明、服务细致周到。选房现场，精心制作的房源分布图清晰明了，楼房户型、面积、位置等关键信息直观呈现、一目了然。同时，街道特邀公证处进行无死角全程监督，并启用专业摄像机全方位、无间断记录现场实况，确保每一个操作细节均可追溯、可复查，全程留痕，切实保障群众知情权和工作透明度，不断增强政府公信力。

18 流白浆 小蘑菇?威斯康星州拥有125年花旗参种植历史。成立于1991年的威斯康星州花旗参农业总会是非营利半官方机构，代表该州花旗参种植者的利益。七名董事会成员均为花旗参种植者，受该州农业、贸易和消费者保护厅监管。 孔昭礼记者 金肃 摄

18 流白浆 小蘑菇?马克-艾伦表示：“我原本非常期待来上海参加今年的大师赛，但最终因家庭原因无法成行。在此，我要向球迷、赛事方以及我的赞助商利百文与奥秘致歉。 曲凤纲记者 郜保胜 摄

18 流白浆 小蘑菇?美国总统特朗普15日在白宫南草坪接受媒体记者采访时说，乌克兰不应将俄罗斯首都莫斯科作为打击目标。此前，有报道称特朗普曾鼓动乌总统泽连斯基用远武器袭击莫斯科。

18 流白浆 小蘑菇?内容IP方面，巨星传奇于2020年为周杰伦量身打造首个户外真人秀《周游记》，现已播出三季。官方资料显示，《周游记》第三季节目收视率连续十二期稳居CSM71城省级卫视同时段综艺收视第一，全季节目全网累计收获375个热搜、节目相关话题曝光量超41亿。 郝建平记者 张云 摄

18 流白浆 小蘑菇?科技竞争从来不是“非此即彼”的选择题。我们既要用好H20这样的“外部资源”，更要握紧“自主创新”的方向盘。毕竟，能真正让中国AI跑起来的，最终还得是我们自己造的“发动机”。

18 流白浆 小蘑菇?在 SpreadsheetBench 平台上，该平台通过评估模型在处理基于真实世界场景的电子表格编辑任务时的表现来进行评分，ChatGPT 智能体创下了新的行业领先水平（SOTA），其性能较当前行业领先的 GPT‑4o 提升了超过一倍。当具备直接编辑电子表格的能力时，ChatGPT 智能体的得分进一步提升至 45.5%，与 Excel 中 Copilot 的 20.0% 相当。

18 流白浆 小蘑菇?不过，同样在山姆平台销售，也有如蒙牛牛奶、农夫山泉东方树叶等国产大品牌，品牌标志仍然显著，在售产品的营养成分或容量上和其他渠道仅有细微差异。

18 流白浆 小蘑菇?当地时间7月14日，美国总统特朗普公布了其所谓涉俄“重大声明”。据国际在线报道，特朗普威胁将对俄罗斯征收100%关税。此外，在俄乌问题上“转向”后，特朗普还计划“重新武装乌克兰”，提供能够打击莫斯科等俄罗斯境内纵深目标的远程导弹。

18 流白浆 小蘑菇?据湖南媒体红网·时刻新闻14日晚上报道，施救男子叫盘志斌，是湖南环境生物职业技术学院医学院的一名教师。盘志斌称，当时来不及多想，拉着孩子就跑了过去，接替下已经施救一分钟的南华大学附属第一医院女医生。两人轮换实施心肺复苏持续了十多分钟，女子颈动脉传来微弱的搏动，紧接着，女子的眼皮轻轻动了一下。随后，救护车也赶到现场，大伙协力将女子送上救护车。

18 流白浆 小蘑菇?对于逸桂禾的价格体系，资深媒体人、美食考据家、《新民周刊》主笔姜浩峰个人认为：“市场行为，只要有人买单即可。我不是这老板的目标消费群体，想吃阳春面，自己家里烧。阳春面有什么好讲究的，无需装腔作势。因为不太清楚全家福1588元的成本核算，对‘老板烧’不敢妄断。这老板有什么独门秘籍？我只想知道谁在消费，并认为其货真价值。”

18 流白浆 小蘑菇?“我要对那颗受损的灯泡进行更换，确保机坪高杆灯运行正常。”周祖伦告诉上游新闻记者，机场助航灯光系统大体可以分为进近灯、跑道灯、滑行道灯、标记牌等，飞机起降、滑行都离不开助航灯光的指引。他和同事们要在白天夜航前，也就是晚上6点到8点，首航凌晨2点到6点这两个时间段进行巡查，发现有损坏的灯就要及时维修。

18 流白浆 小蘑菇?知情人士告诉彭博社，这一命令是在中国上周宣布对美国商品加征125%的关税后发布的，仅关税这一项就将使美国制造的飞机及其零部件的成本翻一番以上，实际上使得中国航空公司不会再接收波音的飞机。 马学文记者 伍忠立 摄

18 流白浆 小蘑菇?王坚：我讲回到开源AI，我们有deepseek，还有阿里巴巴云旗下的AI产品，还有月之暗面的Kimi，这些都是颠覆性的模型，也就是开源模型，是驱动未来AI发展的主要动力。

18 流白浆 小蘑菇?在戴看来，皮特饰演的桑尼，是一个孤独的牛仔、一个赌徒、一个不合群的人。为了塑造好这个角色，需要大量复古元素，与新潮的服饰混搭。▼ 李智记者 杨晓星 摄

18 流白浆 小蘑菇?‌李斌北大出身，早期易车网成功带来资本信任（如雷军、马化腾投资蔚来），资源充裕或弱化了自身对成本的敏感度，形成了精英背景的资源依赖。同时蔚来定位高端，通过换电、用户服务等“烧钱”项目构筑品牌壁垒，长期主义导向淡化短期成本约束。蔚来押注长期投入。主打高端牌的蔚来更像是贵族出身，主导塑造用户至上，尤其是在维护用户权益上，投入了不少真金白银。

18 流白浆 小蘑菇?国补政策的刺激，让近几年市场需求低迷的扫地机器人行业喘了一口气。IDC报告显示，今年一季度，中国扫地机器人市场出货量为118.8万台，同比增长21.4%，增长率连续两个季度超过20%。

18 流白浆 小蘑菇?她了解到，目前，反映被孙某某疑似诈骗的人员共有五十余人，“她（孙某某）是专属定制，比如对我，我会有大姐的状态，她以弱小的姿态来（借款）。有些人（受害者）喜欢打德州扑克，她就说要开会所，问要不要投资？还有说期货、品牌投资、达人投流，每个人（借款由头）不一样。” ，更多推荐：免费看十八岁美女电视剧圣姐