OpenAI集团今日发布了其Codex编程助手的macOS客户端。
此次发布距离竞争对手Anthropic公司的Claude Code服务年度经常性收入突破10亿美元约两个月时间。据报道,该数字仅在12月份就增长了至少1亿美元。Claude Code的快速普及可能促使OpenAI投入更多资源来增强Codex。
OpenAI的新macOS应用围绕一个简约的聊天框构建,设计风格与ChatGPT相似。当用户输入提示词时,界面会逐个显示Codex生成的代码片段。聊天框旁边的侧边栏显示快捷方式,如项目文件链接。
该应用由GPT-5.2-Codex提供支持,这是OpenAI最新的专注于编程的大语言模型。它可以处理多达40万个Token的提示词,相当于约10万行代码,并支持50多种编程语言。用户还可以上传多模态输入,如界面草图。
OpenAI今日透露,自12月中旬GPT-5.2-Codex推出以来,Codex的使用量翻了一番。据该公司称,过去一个月有超过100万名开发者访问了该大语言模型。
Codex应用的侧边栏提供了所谓的"技能"功能。这些是用户创建的扩展,可以定制工具的输出。例如,开发者可以创建一个技能,将Codex配置为在建议代码更改时生成解释性可视化图表。
创建技能的过程包括组装一个包含提示词、脚本和各种其他文件的文件夹。这些其他文件可能包括公司的软件安全最佳实践或代码文档风格指南。当技能处于活动状态时,Codex会使用文件夹中的数据来个性化其提示词响应。
该macOS应用还提供了一项名为"自动化"的功能。它使Codex能够在用户定义的特定时间间隔执行任务。如果软件团队经常收到客户的功能请求,他们可以使用自动化功能生成新请求的每日摘要。
它还能够自动化更高级的任务。在一次内部测试中,OpenAI研究人员使用一个提示词创建了一整个视频游戏。该公司表示,代码生成过程涉及超过700万个Token。
Codex应用在发布时对所有ChatGPT用户开放。然而,从长远来看,访问该客户端将需要ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise或Edu订阅。OpenAI将允许用户通过购买积分来提升账户的默认使用限制。
该公司计划在未来某个未指定的日期将Codex应用引入Windows平台。此外,OpenAI计划加快该工具的速度,并使其更擅长需要创建多个智能体的复杂编码任务。另一个即将推出的升级将使Codex的自动化功能能够在用户未打开应用时运行。
Q&A
Q1:OpenAI的Codex应用有哪些主要功能?
A:Codex应用基于GPT-5.2-Codex大语言模型,可处理多达40万个Token的提示词(约10万行代码),支持50多种编程语言。主要功能包括:简约的聊天界面生成代码、用户自定义"技能"扩展来定制输出、"自动化"功能可在特定时间间隔执行任务,以及支持上传界面草图等多模态输入。
Q2:Codex应用的"技能"功能是如何工作的?
A:技能是用户创建的扩展功能,用于定制Codex的输出。创建技能需要组装一个包含提示词、脚本和其他文件的文件夹,这些文件可能包括公司的软件安全最佳实践或代码文档风格指南。当技能处于活动状态时,Codex会使用文件夹中的数据来个性化其提示词响应,例如在建议代码更改时生成解释性可视化图表。
Q3:使用Codex应用需要什么订阅条件?
A:Codex应用在发布时对所有ChatGPT用户开放。但从长远来看,访问该客户端将需要ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise或Edu订阅。用户还可以通过购买积分来提升账户的默认使用限制。目前该应用仅支持macOS系统,Windows版本将在未来推出。
好文章,需要你的鼓励
美国最高法院以6比3的投票结果,裁定手机位置信息受第四修正案隐私权保护。法院认为,用户在使用谷歌等科技公司服务时,并非主动共享位置数据,因此执法机构在申请地理围栏搜查令时,必须证明存在"合理犯罪嫌疑"并获得法院批准。此裁决虽未完全禁止地理围栏搜查令,但对其使用范围加以限制,对美国执法实践及隐私保护具有深远影响。
南加州大学团队发现语音抑郁检测领域存在数据漏洞,并提出CLeaD跨语言对比对齐框架,揭示模型规模越大跨语言性能越差的反直觉规律。
佛罗里达州男子Angelo Martino以网络安全公司勒索软件谈判员身份为掩护,与黑客合谋部署BlackCat勒索软件攻击美国企业,被判处逾五年有期徒刑。美国司法部同时没收其逾1000万美元加密货币及资产。Martino与Kevin Martin、Ryan Goldberg三人于2023年联手实施多起攻击,其中一次成功勒索约120万美元后三人平分。BlackCat曾于2024年2月入侵医疗巨头Change Healthcare,导致逾1.92亿人敏感数据外泄。
KAIST等机构提出3D HAMSTER,通过为视觉语言模型加入深度编码器和几何重建损失,让机器人规划器直接输出三维轨迹,解决了分层机器人系统中规划与执行的维度不匹配问题,显著提升了操作鲁棒性。