ところで、私は基本的にOpusの使用を完全にやめ、現在、GPT-5-highを備えたいくつかのCodexタブがあり、3つのコードベース(HVM、Bend、Kolmo)でさまざまなタスクを処理しています。進歩はかつてないほど激しいものでした。私の今の仕事は、基本的に明確に指定されたタスクをCodexに渡し、その出力を確認することです。 OpenAIは私にお金を払ってくれませんし、私のことをあまり気にしていませんでした。このモデルは非常に優れており、人々がそれを見ることができないという事実は、おそらく皆さんのほとんどがチャットボットをガールフレンドとして、または複雑なコーディングタスクを支援する以外の何かを使用していることに気づきました

コーデックスをトレーニングしていたとき、モデルを操縦するための形式が必要で、robots.txtに敬意を表して思いつきました。これはコーデックスだけでなく、そこにいるすべてのエージェントのためのものです。それが標準になったことを嬉しく思います!

豆知識: Responses API は、モデルが多くのツール呼び出しで複雑なタスクを実行する世界向けに特別に構築されました – @augmentcode の人々がそれを最大限に活用していると聞いてうれしいです。

Codex CLI は ChatGPT ログインで動作するようになり、プラス プランとプロ プランには GPT-5 の寛大な使用が含まれています。 $ brew インストールコーデックス $コーデックス それはとても簡単です。

現在、GPT-5 のプロンプト オプティマイザーを使用することには驚くべき量のアルファがあります

PSA: カーソルで gpt-5 を最大限に活用するには、モデル設定に移動し、*gpt-5-high (MAX モードが切り替えられたエージェント モード) * を選択します。少し遅くて高価ですが、絶対的な最高のものを探しているなら、これが最適です。GPT-5 は中程度の推論努力です。

GPT-5 ハッカソン ドロップは明日 - 300 ユニットをヒットします。再入荷なし。

今週を振り返ると: オープンAI 🤝 AMDの オーグメントコード AWSの ベーステン BBVAの ボルト セレブラス 粘土 ライン Cloudflare 認知 カーソル Databricks 工場 花火AI ギットラボ グロック ハグ顔 インディテックス ジェットブレイン LMスタジオ llama.cpp いじらしい マヌス 概念 エヌビディア オラマ セールスフォース 一緒にAIを ウーバー ヴェルセル vLLMの ウィンド サーフィン

GPT-5 は指示に従うのが本当に得意ですが、これは、使用するときにプロンプトを更新する必要がある可能性があることを意味します。 幸いなことに、@CorwinCheung_ と @jillian_khoo のご厚意により、新しいプロンプト オプティマイザーを使用して、既存のプロンプトを最適化して GPT-5 とうまく連携させることができます。

GPT-5 Nano は、どのラボでも提供されている最も安価な推論モデルです – 0.05 ドル/0.40 ドル。 信じられないほど知能密度が高く、54% 以上が SWE-Bench と 10% 近くが FrontierMath で「高い」推論をしています。1月の時点では、どのサイズのモデルもどちらのマークにも到達しておらず、両方の評価でo1、DeepSeek R1、Claude 3.6 Sonnetを上回っています。 Nano は、関数呼び出しと命令に従うために最適化されており、低遅延、低コストのエージェント API ユースケースを対象としています。このモデルが GPT-OSS とともに新しいユースケースを解き放ち、推論がユビキタスになることを願っています。 そして、私はこれらの小さなモデルに興奮していますが、次のモデルにももっと興奮しています - 私たちは学びながら進んでおり、まだ簡単に実現できる果実が残っています。