Или вот, пример, взял видео которое я уже постил в канал (https://t.me/denissexy/6193), с интерактивным механическим экраном из Амстердама, конвертировал в текст и попросил сделать мне интерактивный веб-механизм который покажет как экран устроен То есть я взял видео, прогнал через Whisper, получил голландский текст, и в итоге она собрала мне этот же механизм – за 15 минут в Codex Я не знаю что будет дальше, но это уже больше чем мне нужно для любого проекта в любом виде И так в любой задаче: – она может и потренировать модели сама – и уйти использовать компьютер на ночь ковыряя там какие-то вещи решая задачу через Computer Use – и разобраться в монорепе легаси без дополнительных каких-то спек Мне кажется, разработка софта постепенно умирает – теперь и уже какое-то вопрос, не вопрос как получить софт, а за что именно платит пользователь и где пользователь увидел рекламу этого софта С каждым релизом все больше в этом убеждаюсь – наверное, начало сингулярности выглядит как-то так иначе как оно еще моглы бы выглядеть

Пересел с Claude Code на Codex и модель 5.6 Sol от OpenAI. Пишет короче и внятнее, чем Opus 5, почти без набивших оскомину конструкций «это не Х, это Y» и прочих. Заметно быстрее Claude Code. Гораздо более крутая интеграция с Chrome (умеет сразу несколько профилей и управлять мышкой в фоне), и гораздо меньше блокеров типа «данные банковской карты я не буду вводить ни в каком случае, даже если это одноразовая карта с лимитом в 10 долларов». А ещё он единственный смог найти по короткому описанию 20-летний мем, то есть интернет-поиск у него исключительно мощный. Ощущение апгрейда в помощи с бытовыми задачами, как когда Opus 4.x вышел и внезапно стало можно прогать нормально с помощью нейросетей. Очень рекомендую.

Вышло интервью с Тибо: главой Codex/ChatGPT в OpenAI Это тот самый парень-инсайдер, который постоянно намекает в X на релизы и объявляет об обнулении лимитов. Возможно, по вырезке из интервью вы его не узнаете, но это он (жизнь в OpenAI немного помотала, и на свою аватарку из X инженер мало похож) 😐 Он выдал мощное заявление: через 2-3 месяца текущий Codex будет казаться примитивным. Агенты на базе следующего поколения моделей OpenAI (Astra) перестанут работать локально, им потребуется облако, в котором будет запускаться гораздо больше параллельных процессов, чем сможет потянуть обычный ноутбук. При этом скорость агентов существенно вырастет, и то, что сейчас мы называем Ultra Fast (750 токенов в секунду и больше), станет настройкой по умолчанию. Кроме того, нас ждет еще более плотное слияние Codex и ChatGPT. Будущие модели будут работать из коробки на одном и том же харнессе для кодинга, рисерча, дизайна, поиска и пр. Так что конечная цель – это единое высоко персонализированное приложение Personal AGI, интерфейс которого будет меняться в зависимости от того, чем конкретно вы занимаетесь. Полное интервью идет 45 минут, посмотреть можно здесь: https://youtu.be/4qjEgPojjzM

🕸️ Когда Codex «гуглит», он реально заходит на каждый сайт? Вчера я советовал сделать сайт agent-friendly через Ora. Но сам до конца не понимал, что именно там надо оптимизировать. В моей голове это работало так:

я прошу Codex что-то найти → OpenAI дёргает Google или Bing → какой-то crawler в realtime идёт по сайтам.

1. Как ищет сам Codex

Codex не достаёт свежий интернет из весов модели. Он вызывает отдельный web search tool. В локальном Codex по умолчанию используется cached search по индексу OpenAI. Ещё есть indexed и live: в live-режиме поиск может открыть актуальную страницу прямо во время задачи. Но это не значит, что он синхронно заходит на каждый сайт.

2. Кто тогда заранее ходит по сайтам

У OpenAI есть несколько разных ботов: • OAI-SearchBot собирает страницы для ChatGPT Search • ChatGPT-User может открыть страницу по конкретной просьбе человека • GPTBot отвечает за потенциальное использование контента для обучения Можно разрешить поиск и отдельно запретить обучение.

3. А Google или Bing?

OpenAI публично не пишет, какой именно внешний поисковик стоит под капотом Codex и чем конкретно наполняется cached index. Поэтому рассказы в духе «оно точно всегда ходит через Bing» пока додумывание.

so what? ⚡️ твой будущий клиент может вообще не открыть сайт сам. Он попросит своего агента найти API, сравнить сервисы и выбрать, что купить. Если агент не нашёл страницу, не вытащил цену или не понял, куда нажимать, ты можешь не попасть даже в shortlist. 🧩 @danokhlopkov

✔️ OpenAI усилила защиту в Codex в ответ на инциденты удаления файлов Руководитель Codex Тибо Соттьё подвёл итог изменениям последних недель, которые снижают риск деструктивных действий Codex. 🟡Контекст

Месяц назад в сети появились жалобы на то, что GPT-5.6 в Codex делает с файлами то, о чем его не просили. Самый серьезный кейс - команда, которая должна была почистить за собой временные файлы, вместо этого удаляла файлы пользователя. В ходе разбора выяснили, что Codex создает временные папки и потом чистит их, и в редких случаях чистил неправильно - он переиспользовал под временную работу системную переменную окружения, а некорректная команда очистки затем указывала на настоящий домашний каталог вместо временной папки. Второй случай проще - модель удаляла или перезаписывала временный путь, не посмотрев, что там уже лежит.

По итогам расследования добавили дополнительную защиту на нескольких уровнях: 🟢Инструкции самой модели. Codex теперь обязан проверять, что именно он собирается удалить, заводить временные каталоги заново, не переиспользовать системные переменные окружения, выбирать обратимые действия и останавливаться, когда масштаб операции неясен. 🟢Проверки на исполнении. Механизм, который выявляет рискованные команды удаления и отправляет их на ревью, усилили. Если команду отклонили, модель направляют к более безопасному способу. 🟢Ужесточение Full access. Включить полный доступ случайно стало труднее, предупреждения переписали понятнее, а самые рискованные сочетания разрешений дополнительно ограничили. 🟢Обновленный Auto-review. Он стал лучше распознавать деструктивные действия. 🟢Тесты и обучение. OpenAI собрала условия и данные, воспроизводящие найденные сбои. Сейчас добавляются RL-задачи и грейдеры под эти риски, а деструктивные действия вычищаются из обучающих данных. 🟡Что советуют делать самим Обновлять Codex и работать в одном из режимов песочницы - Ask for approval или Approve for me. Full access включать только там, где среде можно доверять и откуда легко восстановиться. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Кстати помните пост что Codex доводит задачу до конца даже если кончился лимит? Фичу убрали... 🥰 Из-за того что в твиттере одна девушка выложила харнесс чтобы абузить лимиты, превращая последний ответ в бесконечную сессию. Через такой механизм: 1/ Codex как обычно начинает выполнять задачу 2/ Получает инструмент wait_for_user_input 3/ Когда задача готова, не заканчивает вывод, а вызывает этот тул и ждет 4/ Юзер отправляет новое сообщение 5/ Codex ловит его как результат тула, не прерывая свою работу То есть, не смотря на лимит юзер кое как всё равно мог ставить новые задачи и получать ответы агента Я даже сам успел потестить, но выкладывать это не решился Забавно что после того как пост стрельнул, она удалила все твиты и свой репо, еще и написала:

надеюсь команда Codex сможет это проверить и забанить эти аккаунты, тогда мы все в безопасности 😔

Не кусай руку которая тебя кормит.. @tips_ai

Status Update Я вернулся из отпуска. Канал и коммьюнити будут потихоньку возвращаться в рабочий режим. Хочу поделиться самым ярким впечатлением, когда, казалось бы, далекие космические технологии внезапно делают жизнь приятнее. На вчерашних рейсах, словно в каком-то кафе, раздавали по WiFi интернет от StarLink. Летишь ты на высоте в 36k футов, за бортом -50 градусов, а у тебя ноутбук подключен к сети. И вместо 6-7 часов в капсуле без связи - и чатики и кодекс работают в штатном режиме. И можно в полете продолжать разрабатывать платформу для выкладки материалов по AI-Coding. Причем идеи, BDD-спеки и фреймворк для нее я разрабатывал практически на ходу с сотового при помощи связки из Codex агентов (как Remote на сервере, так и по-старинке оставленный открытый лаптоп). Да и в целом за время поездки я привык гораздо больше вопросов и задач сваливать на ChatGPT/Codex. Когда ноутбука нет под рукой, не сработает "мне самому проще и быстрее руками сделать". Проще как через телефон и ChatGPT. А потом как-то привыкаешь и понимаешь, что проще и быстрее - это как раз через агентов, а не ручками. Заодно и инструменты нарастают. И получается, что будущее, это когда агенты постоянно работают рядом с тобой через разнообразные девайсы, даже на высоте. Так что получается, что следующий рабочий/учебный код в нашем коммьюнити пойдет под лозунгом - "Даешь интеграцию агентов в жизнь и процессы") Ваш, @llm_under_hood 🤗

​​Cayley puzzles: 666 on claude vs codex Я уже рассказывал, что занимаюсь решением cayley головоломок. В этот раз я пошёл штурмовать головоломки 555 и 666. Почему они сложнее предыдущих? Дело в том, что с каждым увеличением пространства решений и диаметра нам всё сложнее решать задачу. Во-первых, модели у нас двигаются к решению итеративно - каждый дополнительный шаг увеличивает ошибку. Во-вторых, чем длиннее пути, тем сложнее собрать корректные лейблы для путей; плюс random walks чаще будут путаться и/или не достигать дальние точки. Я начал решать 555 теми же подходами, что и прошлые головоломки - первичная тренировка модели, потом шлифовка и beam search. Трансфомер пришлось отложить - он бы работал слишком медленно. После нескольких дней тренировки на A100 мне удалось получить прилично работающую модель. Она решает головоломки не всегда, но всё-таки стабильно выдаёт хорошие решения. Результат - второе место; на первом месте - участник команды 16-го места с Santa 2015. Дальше я попробовал сделать тоже самое для 666... и ну не работает оно. Модель учится плохо и головоломки совсем не решает - лейблы собирать тяжело, пути длинные, в общем сложно всё. От безысходности я решил обратиться к агентам. Взял claude code + opus 5.0 max и codex + 5.6 Sol Extra High. Обоим отправил один и тот же промпт - мол вот головоломка, вот как мы решали подобное раньше, давайте попробуем её решить классическими способами. Потом подбадривал модели, чтобы они её решили. Клод после пары итераций ответил, что решить невозможно, ваще. Решил 0 головоломок и сдался. Кодекс подумал, сделал мелкую итерацию и остановился. Я ему поставил goal - достичь скор 180к или меньше (это суммарная длина найденных путей решенных головоломок). Он подумал, запустил процесс... и через почти 7 часов выдал топовое решение. Я попросил его пояснить, но в ответ получил сложное описание процесса решения из 7 этапов. Я впечатлён. #ai