在经历了多位核心成员离职出走创业，以及近期被 Meta 接连「挖走」核心研究人员之后，OpenAI 公 司内部的真实情况是怎么样的？ OpenAI 前员工 Calvin French-Owen 写了一篇「离职复盘」文章，文章中详细地记录了自己在 OpenAI 工作的真实感受、公司内部独特的工作结构以及研究文化等。Calvin French-Owen 此前是一名创业者， 在去年 5 月加入了 OpenAI，在职期间推动了 Codex 项目从原型阶段到正式上线。 在这篇文章中，我们看到了 OpenAI 不同于外界媒体报道的另一面，当然，有好的地方也有「混乱」的 情况。 超 9000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 邀请从业者、开发人员和创业者，飞书扫码加群： 进群后，你有机会得到： 外界习惯把 OpenAI 想象成一个高度集中、协同作战的超级团队。但真实的 OpenAI 更像一个由无 数小团队并行推进的集群系统，没有统一路线图，也很少节奏同步，研究方向往往是「自下而 上」。 在公司内部，把研究人员看作是「迷你 CEO」。大家都有强烈的倾向想独立推进自己的想法，看 看会有什么 结果。 ...

French-Owen曾是客户数据初创公司Segment的联合创始人，该公司在2020年被Twilio以32亿美元收购。 三周前，这位参与开发OpenAI最具前景新产品之一的工程师选择从公司离职，随后在个人博客上分享 了他在OpenAI工作一年的深度观察。 他强调自己离开OpenAI并非因为任何"戏剧性事件"，而是希望重新回到创业者的角色。他在博客中坦 言，选择离开是为了追求自己的创业梦想，而非对公司文化的不满。 这篇博客文章揭露了许多OpenAI内部运作的细节，从疯狂的产品开发节奏到公司文化的独特之处。 French-Owen特别详细描述了团队如何在七周内从零开始构建并发布代码助手Codex的经历，这款产品 直接与Cursor和Anthropic的Claude Code等工具竞争。 他的观察既证实了外界对OpenAI的一些认知，也纠正了不少误解。从公司的快速扩张到内部管理挑 战，从产品发布的魔力时刻到外界监督的压力，French-Owen的分享为外界提供了难得的内部视角。 疯狂扩张：从千人到三千人的蜕变 OpenAI的增长速度可以用"疯狂"来形容。French-Owen透露，在他工作的一年时间里，"Open ...

作者｜Calvin French-Owen 译者｜核子可乐 策划｜冬梅、褚杏娟 近日，据《连线》援引多位知情人消息，OpenAI 研究员 Jason Wei 即将加盟 Meta 新成立的超级智 能实验室。 据 Jason Wei 个人网站信息，他曾参与 OpenAI 的 o3 模型及深度研究模型开发。2023 年加入 OpenAI 前，他曾在谷歌任职，期间专注于思维链研究 —— 这种研究的核心是逐步训练 AI 模型处理 复杂查询。在 OpenAI 工作期间，Wei 曾坦言自己是强化学习的 "忠实拥趸"。强化学习是通过正反馈 或负反馈来训练、优化 AI 模型的技术，如今已成为 AI 研究的热门领域，而 Meta 超级智能团队此前 聘请的多位研究员，恰好都深耕这一方向。 另有消息人士向《连线》杂志透露，OpenAI 的另一位研究员 Hyung Won Chung 也将一同加入 Meta。多位消息人士证实，两人在 OpenAI 内部的 Slack 账户现已停用。目前，OpenAI、Meta 以 及 Wei 和 Chung 本人都未回应《连线》杂志的置评请求。 这些核心研究员的流动，无形中让外界对 OpenAI 的团 ...

这或许是目前为止，扎克伯格挖走的最强技术人才。 就在刚刚，外媒 Wired 的一位资深 AI 领域记者爆料称，「多个消息源证实，OpenAI 知名研究员 Jason Wei 和另一位研究科学家 Hyung Won Chung 将双双离职，投 奔 Meta。」 并且，他们二人的 Slack 账号已经被停用。 机器之心也从 OpenAI 相关人士证实了该消息，「（Jason Wei）Slack 没了」，但是否是加入 Meta 还有待进一步证 实。 Jason Wei 是 OpenAI 的知名科学家，目前 AI 大模型领域里重要技术思维链（CoT）的主要作者，Hyung Won Chung 也是 o1 的核心贡献者之一。 | | 机器之心报道 | | --- | --- | | | 机器之心编辑部 | | Meta 针对 OpenAI 的挖人竟然还在继续！ | | 如果你对他们的印象还不够深，还记得去年 12 月 OpenAI 连续两周的新产品发布会吗？坐在奥特曼旁边的就是 Hyung Won Chung，最右边的是 Jason Wei。他俩都 毕业于 MIT，曾在谷歌工作，现在可能一起去了 Meta。 爆料消息出 ...

Core Insights - The acquisition of AI programming startup Windsurf has concluded, with Cognition AI acquiring its remaining assets after OpenAI's failed bid of approximately $3 billion due to competitive pressures from Google and Microsoft [1][5][6] - Google secured the core components of Windsurf for a licensing fee of $2.4 billion, enhancing its competitive position in the AI sector without acquiring equity [1][6] - The AI programming market is experiencing rapid growth, with projections indicating a market size of $29.57 billion by 2025 and $64.68 billion by 2030, reflecting a compound annual growth rate of approximately 17.1% [8][9] Acquisition Dynamics - Windsurf, founded in 2021, has amassed over 800,000 developer users and approximately 1,000 enterprise clients, achieving an annual recurring revenue (ARR) nearing $100 million [4] - OpenAI's initial acquisition attempt was thwarted by Microsoft's demands for control over Windsurf's technology, which OpenAI rejected, leading to concerns from Windsurf's team [5][6] - The acquisition process highlighted the power dynamics among AI giants, revealing that capital ties can become constraints when core interests are at stake [6] Competitive Landscape - The AI programming sector is characterized by intense competition, with major players like OpenAI, Google, and Anthropic vying for dominance [8][9] - The current landscape features tools that have evolved from basic code completion to sophisticated programming partners capable of executing complex tasks [9] - The usage of AI programming tools varies significantly, with 30% of developers in China utilizing such tools compared to 91% in the United States [9] Market Trends - The AI programming tools market is one of the most profitable segments within the AI industry, primarily driven by subscription and freemium models [9] - Recent funding activity in the AI programming space has been robust, with over 18 billion yuan raised globally in 2024 alone, indicating strong investor interest [9] - The emergence of AI agents with autonomous planning and execution capabilities is being recognized as a significant trend beyond traditional AI programming tools [10]

以下文章来源于腾讯研究院 ，作者王强 腾讯研究院 . 腾讯公司设立的社会科学研究机构，依托腾讯公司多元的产品、丰富的案例和海量的数据，围绕产业发 展的焦点问题，通过开放合作的研究平台，汇集各界智慧，共同推动互联网产业健康、有序的发展，致 力于成为现代科技与社会人文交叉汇聚的研究平台。 本文来自微信公众号： 腾讯 研究院 ，作者：王强 （腾讯研究院前沿科技研究中心主任） ，原文标 题：《99%的程序员都会失业吗？丨AI原生研究系列之AI Coding》，题图来自：AI生成 又到一年高考季，因为这几年一直在研究大模型，有好几个家长朋友都来咨询，要不要给自己孩子报 考计算机专业？接到这个问题，面对"周更"、甚至"日更"的大模型浪潮，着实难给出一个准确的回 答，只能说： 编程作为一种抽象和拆解问题的方法论依旧重要，但写代码这件事正被重新定义—— 自然语言正快速变成新的最高级的编程语言。 AI界的大V安德烈·卡帕斯 （Andrej Karpathy） 长期在X社交账号上置顶的一句话，道出了当下的心 情： 最火的新编程语言，是英语 （The hottest new programming language is Engl ...

王强 腾讯研究院前沿科技研究中心主任 又到一年高考季，因为这几年一直在研究大模型，有好几个家长朋友都来咨询，要不要给自己孩子报考 计算机专业？接到这个问题，面对"周更"、甚至"日更"的大模型浪潮，着实难给出一个准确的回答，只 能说：编程作为一种抽象和拆解问题的方法论依旧重要，但写代码这件事正被重新定义——自然语言正 快速变成新的最高级的编程语言。 AI界的大V安德烈·卡帕斯 (Andrej Karpathy) 长期在X社交账号上置顶的一句话，道出了当下的心情： 最火 的新编程语言，是英语（The hottest new programming language is English） 。Karpathy提出了vibe coding （氛围编程） 的趋势，这也意味着用户可能会忘记代码的存在。其最新的关于软件3.0时代的演 讲，揭示了软件开发正在经历1940年软件1.0以来最深刻的范式转移。 | ( Gi | | Following | | | --- | --- | --- | --- | | Andrej Karpathy ® | | | | | @karpathy | | | | | Building @E ...

Core Insights - The article discusses the evolving landscape of AI companies and their distinct operational approaches compared to traditional SaaS firms, emphasizing the challenges and opportunities in building sustainable AI businesses [3][4][6]. Group 1: AI Company Dynamics - AI has become a strategic priority for nearly all enterprises, with OpenAI reporting that 10% of global systems are now using their products [3]. - AI companies are adapting to market demands by focusing on product reliability and understanding the unique contexts of their clients, which is crucial for successful implementation [5][6]. Group 2: Product Development Challenges - Creating impressive AI demos is easy, but delivering functional products that work in real-world scenarios is significantly more challenging due to unpredictable user behavior and messy data [4][5]. - The gap between AI product demos and actual products has widened, highlighting the complexities involved in deploying AI solutions in enterprise environments [4][5]. Group 3: Market Growth and Trends - AI companies are experiencing rapid growth, with some achieving over 10x year-over-year growth rates, driven by a shift in enterprise purchasing behavior and dedicated AI budgets [10][11]. - The cost of creating AI solutions has dramatically decreased, enabling a surge in new applications and tools that were previously economically unfeasible [12][13]. Group 4: Competitive Landscape - Speed and momentum are critical for AI companies to establish themselves as trusted vendors in a crowded market, allowing them to capture significant market share before competitors can react [14][15]. - Building a sustainable AI business requires establishing a "moat" through deep integration with client systems, creating workflow lock-in, and fostering strong customer relationships [17][18][20]. Group 5: Strategic Recommendations - Companies should aim to become a single source of truth (SoR) for their clients, capturing critical data and building workflows that enhance long-term value [17]. - Establishing deep vertical integrations and maintaining strong client relationships are essential strategies for AI companies to thrive in a competitive environment [19][20].

纳尼？？原来"ChatGPT"这个名字，直到发布前一晚才确定下来。 而且当时OpenAI非常犹豫要不要发这个模型，因为据称Ilya十次测试该模型，但仅有约一半的回答被团队认可。 一水 鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT诞生内幕 最新大曝光： 不过发布后，ChatGPT简直一炮而红—— 第1天数据出来后，团队开始怀疑"是不是搞错了"；第2天，网上的讨论进一步扩大；才到了第3天，团队就意识到这个模型真·火了；并且进入 第4天，他们意识到ChatGPT将改变世界。 以上消息均来自OpenAI最新播客，爆料人分别为Mark Chen （中间，OpenAI首席研究官） 和Nick Turley （左一，ChatGPT负责人） ， 都是在OpenAI工作多年的一线负责人。 除了大谈特谈ChatGPT崛起之路，他们还分享了OpenAI在图像生成以及代码方面的历史进程，并且还总结了OpenAI的产品开发哲学…… 虽然节目整整有1小时，但正如网友所言，整个节奏恰到好处，他们以引人入胜的方式为大家展现了ChatGPT以及OpenAI 鲜为人知的一面 。 据Nick Turley回忆，ChatGP ...

两个 编译：haozhen 编辑：siqi 海外独角兽原创编译 转载请注明 去年以来，随着 OpenAI 在 o1 模型中提出 RL 叙事 ，以及 DeepSeek 发布的 R1 模型 解开了 RL 谜 题，AI 行业进入了新范式，智能的下半场也真正开启。 如果说过去 LLM 主要依赖于模式匹配与数据记忆，如今，推理能力的兴起让模型能力从表层关联跃 升到复杂认知。推理不仅仅是参数数量或训练数据的增加，而是能充分利用算力进行深度探索。因 此，推理能力既是涌现智能的重要催化剂，也是未来模型在科学发现、复杂决策与 multi-agent 协作 中的关键。 本篇内容是 OpenAI 研究员 Noam Brown 的最新播客。Noam 是全球最顶尖的推理研究员之一，他最 知名的两个项目分别是在德扑中击败顶尖人类玩家的 AI 系统 Libratus 和 Pluribus，2022 年他又开发 了首个在复杂多人策略游戏 Diplomacy 中达到人类水平的 AI，名为 Cicero。 这次播客中，他详细分享了自己在 scaling test time compute 上的前沿观点： • 推理（reasoning）是模型涌现 ...