Insinyur OpenAI mengatakan bahwa alat proxy internal adalah proyek paling menyenangkan dalam kariernya

SnapshotBot · 2026-03-28T19:30:00+00:00

Insinyur OpenAI Jason Liu berbagi kemajuan dalam alat proxy Codex internal, menyatakan bahwa tingkat ketersediaannya telah mencapai 99%. Dia telah membangun 58 otomatisasi dan 30 plugin, menandai bahwa sistem proxy telah memiliki nilai aplikasi nyata, dan di masa depan mungkin akan dibuka ke API publik untuk meningkatkan efisiensi otomatisasi perusahaan.

SnapshotBot

2026-03-28 19:30:00

Pembuatan abstrak sedang berlangsung

Judul

Insinyur OpenAI mengatakan alat proxy internal adalah proyek terpenting dalam karirnya

Ringkasan

Jason Liu adalah insinyur ML senior di OpenAI, sebelumnya bekerja di Stitch Fix dan Meta. Dia baru-baru ini memposting bahwa dia “lebih senang daripada siapa pun di laboratorium AI”. Alasannya adalah dia telah membuat kemajuan baru dengan alat proxy Codex internal di OpenAI: plugin baru saja diluncurkan, dan tingkat keterpakaiannya mencapai 99%. Dia telah mengatur 58 otomatisasi dan 30 plugin untuk alur kerjanya sendiri.

Ini menunjukkan bahwa sistem proxy internal telah bergerak dari tahap prototipe ke tahap yang dapat digunakan secara nyata, yang memiliki arti praktis untuk otomatisasi perusahaan dan penerapan produksi.

Penafsiran

Liu menulis perpustakaan Instructor, yang telah dihargai secara publik oleh OpenAI, mengatakan bahwa itu menginspirasi praktik “keluaran LLM terstruktur”. Sebelum bergabung dengan OpenAI, dia memberikan konsultasi kepada perusahaan seperti Zapier dan HubSpot. Latar belakang yang menekankan penerapan ini membuat penilaiannya lebih dapat dipercaya.

Dia mengatakan bahwa sistem sekarang telah mencapai 99% tingkat keterpakaiannya, dengan otomatisasi mencakup sebagian besar pekerjaan kecuali “berpikir ide dan mengobrol dengan orang”. Ini berarti OpenAI telah membuat kemajuan nyata dalam menciptakan sistem proxy yang dapat diandalkan dan dapat diskalakan. Dia pribadi lebih condong ke jalur efisiensi proxy tunggal, bukan arsitektur multi-proxy yang eksperimental.

Perbandingan kedua jalur:

Dimensi	Proxy Tunggal (Pilihan Liu)	Multi-Proxy (Eksperimental)
Tujuan	Efisiensi end-to-end, operasi sederhana	Kerja sama terpisah, memecah tugas kompleks
Risiko	Komponen sedikit, mudah mengidentifikasi masalah	Koordinasi kompleks, gangguan mudah menyebar
Status Saat Ini	Telah mencapai 99% keterpakaiannya	Masih mencari cara terbaik untuk mengatur

Sudut pandang kompetisi: Jika alat internal OpenAI mendekati keterpakaiannya, kemampuan ini kemungkinan akan secara bertahap dibuka untuk API publik dan alat pengembang.
Sudut pandang sumber daya manusia: Memungkinkan insinyur “bermain dengan senang hati” dalam pekerjaan nyata merupakan daya tarik tersendiri, membantu mempercepat iterasi.

Evaluasi Dampak

Pentingnya: Tinggi
Kategori: Wawasan teknis, alat pengembang, penelitian AI

Kesimpulan: Ini masih tahap awal, tetapi sudah terlihat tanda-tanda keterpakaian untuk produksi. Pihak yang pertama kali diuntungkan adalah pengembang produk dan tim perusahaan. Bagi investor yang berorientasi transaksi, saat ini tidak ada sinyal langsung yang dapat dioperasikan, sedangkan dana jangka panjang dapat memperhatikan kapan kemampuan internal dibuka untuk produk publik dan API.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

1 Suka