GPT-5将会集大成于一体？！
在推出了“最顶尖的编程智能系统Codex”的背景下，OpenAI紧接着在Reddit平台上举办了“全方位解答”的互动活动。
公司研究部门的副总裁Jerry Tworek，透露了关于下一代基础模型GPT-5的最新资讯：
为了降低模型间转换的频率，我们计划在将来将Codex、Operator、Deep Research以及Memory这四个系统进行合并。
除此之外，Codex的其他成员也相继进入爆料状态，例如：
Okk，下面我们一起吃瓜。
回应10大重点问题
总体来看，OpenAI团队在此次会议中详尽地介绍了Codex的相关信息，并且也阐述了公司未来发展的规划。
为了尽量贴合问答者原意，我们直接以对话形式展开。
选择TypeScript来开发Codex CLI工具，而非Python，原因在于TypeScript提供了更严格的类型检查和更丰富的生态系统支持。此外，TypeScript在编译过程中能够生成JavaScript代码，这有助于确保工具的兼容性和跨平台性。与此同时，Python虽然功能强大，但在类型安全和代码维护方面可能不如TypeScript。
由于开发者对TypeScript较为熟悉，并且该语言非常适合用于构建用户界面，包括终端界面，但是未来将推出一款性能卓越的引擎，该引擎能够支持多种语言的集成，从而使得开发者能够运用他们所擅长的编程语言来实现扩展功能。
为何我们倾向于在云端执行代码，而非在本地部署Agent（例如采用MCP技术）进行操作？
Codex CLI虽能在本地执行Agent，然而受制于机器性能，通常只能以单线程模式运作。相较之下，在云端部署则能实现并行处理和沙盒隔离，确保模型能够在无需人工监管的状态下安全执行代码。
在使用Codex的过程中，团队察觉到了哪些与现行的“氛围编码”有所差异的新范式？此外，这个工具的开发灵感源自何处？
这种主要的不同之处在于，它能够一次性生成众多代码版本，并从中挑选出质量最高的一个。这就像培养了一群热衷于编程的小程序员，最终从中选拔出编写最佳代码的那位。实际上，Codex工具最初是由几位工程师在业余时间发起的一个项目，他们对于在OpenAI日常工作中未能充分利用该模型感到不满，这才促使他们着手开发这项工具。
GPT-5是否具备超出编写代码范畴的能力，是否能在计算机上执行更多复杂任务？换言之，它是否能够成为一位全能的助手，而不仅仅是提供咨询的角色？
GPT-5代表着我们即将推出的新一代基础模型，其主要宗旨在于增强现有模型的功能，同时力求降低模型间的转换需求。
Operator是一款可在计算机上执行任务的软件产品。尽管目前它还处于研发的初步展示阶段，然而，未来它将得到优化，有望发展成为一个极具实用价值的工具。
我们的未来规划是将目前所拥有的工具，诸如Codex、Operator、Deep Research以及Memory等，进行融合，以期达到它们彼此间协调一致，宛如一个统一的整体。
Q5: Codex只适合高级工程师吗？
对于那些寻求解决复杂问题而非极其困难挑战的人来说，这种方案或许更为适宜。
Codex是否在搜索过程中高效地应用了库以及其它资源中的最新信息？
A6：当前它主要依靠容器运行时加载的信息进行操作，这些信息涵盖了GitHub仓库及其他在容器配置过程中加载的文档。它并未直接查阅最新的库文档，也不通过搜索手段来获取实时信息。
不过，我们正在思索如何提升模型对最新知识的运用效率。未来，我们计划融入检索增强生成（RAG）技术，借助实时引用外部知识库，以应对信息滞后的问题。
OpenAI是否采用了与《Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data》一文中描述的类似研究手段，即通过让编码语言模型进行“自我对抗”和运用强化学习（RL）技术，以提升其编码能力？
在Codex项目中，我们采用了强化学习技术，旨在增强模型的编码水平、优化代码风格，并提高报告工作的精确度。
我们作为强化学习领域的学者，对于这一研究方向充满热情，同时坚信强化学习在大型语言模型以及编码技术中的应用潜力巨大。
若对Codex的编程效率提升进行量化分析，目前我们的整体开发效率究竟提高了多少？
目前项目尚在初级阶段，然而内部资料表明，若自项目启动之初便充分运用Codex智能体，代码与功能的交付效率有望增至原先的三倍。
相较于过去，优秀的软件工程方法愈发关键，这涵盖了明确划分的代码模块、对核心功能的全面检验、流畅的测试流程，以及便于迅速审查的代码架构。当这些要素与Codex的自动化功能相融合，将显著提高开发效能。
Q9: Codex团队认为10年后软件工程将会是什么样子？
我们希望将软件需求转化为可执行的软件版本的过程既高效又稳定。
如何保障Codex在提升人类开发者技能的同时，不致于替代他们，尤其是那些依赖实践学习经验的初级开发者以及自学成才的编程人员？
通过扮演类似优秀教师的角色，可以降低新手的入门门槛，从而助力新一代程序员加速学习进程。
目前的模型，例如Codex，尚无法完全替代那些具有更丰富记忆和宽广知识背景的人类。若模型能够分担部分任务，人类就能拥有更多时间专注于他们真正擅长的领域。
最终，该团队宣布将为Plus/Pro用户发放免费的API积分，用户可以借此使用Codex CLI功能。
如需深入了解Codex的功能细节，请访问知名博主光头哥的个人主页，那里主要提供了相关内容的详尽解说。
One More Thing
与此同时，OpenAI官方亦推出了一本名为“Codex入门手册”的指导文件。
里面主要包含了以下内容：
感兴趣的朋友，可戳下方链接～
Codex上手指南：
