技术媒体TechCrunch最近报道了三周前刚刚离开OpenAI的工程师Calvin French-Owen的一篇令人信服的博客文章。参与OpenAI最有前途的新产品之一开发的工程师在工作一年后在AI巨人中发表了他们的真实工作经验。法国欧文（French Owen）是客户数据开始细分市场的共同创始人，该领域是特威利奥（Twilio）在2020年以32亿美元收购的。三周前，一位工程师开发了Operai中最有前途的最有前途的产品之一，并在他的个人博客中分享了他对一年作品的详尽观察。他强调，他离开公开赛，因为他想重返自己的商业角色，而不是为了戏剧。在他的博客中，他承认自己选择离开是因为他想追求自己的商业梦想，而不是对公司的文化不满意。这篇博客文章揭示了许多细节的内部操作，从产品开发的疯狂节奏到联合国公司文化的兴趣。法国欧文（French Owen）详细介绍了该团队如何在七个星期内从头开始构建和推出Code Assiston Codex。该产品直接与光标和Claude Anthrope等工具竞争。他的观察不仅证实了Openai的某些看法，而且还纠正了许多错误的概念。从公司的快速扩张到产品发布的神奇时刻，再到外部监督的压力，法国和欧文之间的交流为外界提供了罕见的内部视角。疯狂的扩张：一千到3000人的conversion依与Openai的增长率一样疯狂。欧文·德·法兰斯（Owen de France）透露，在他的作品中，歌剧已经从1,000增加到3,000。这种膨胀速度即使在转移技术中也很少。这种快速扩张并不能免于理性。 Chatgpt被认为是历史上增长最快的消费产品，今年3月，他宣布他仍然是Uploa迅速的丁，每月有超过5亿个活跃用户。面对市场激烈的竞争，AI的主要公司是我们加速NOH的杰出人才量度，而歌剧不能自然地抛弃。但是，人力资源的这种快速增长也带来了明确的挑战。正如法国的欧文所观察到的那样，随着公司迅速扩展，原始管理系统通常不会保持最新状态，并且开始暴露一些问题。增长问题：发现混乱和快速秩序的扩大成本将很快澄清。欧文·德·法兰斯（Owen de France）坦率地指出：如果它的扩展如此之快，一切都会出错：如何在公司内部进行交流，如何创建制剂，如何发布产品，如何管理员工，如何告知招聘流程等。在这种环境中，歌剧仍然保持小型新公司的文化特征，员工可以相对较少的红色磁带和启动者。提出自己的想法。但是，这种自由会产生负面影响，多个团队经常从事重复的工作。法国牛提供了一个例子。我已经看到至少六个代码库来管理线路或循环代理。技术问题也很明显。公司的编程水平不平等。我们有一位Google高级工程师，他可以编写代码以接纳10亿用户。最近的博士生也没有实践的编程经验。加上Python语言的灵活性，该公司的中央代码基础有点像垃圾场。是的，Biin Owen de France，他承认系统通常会被破坏或缓慢地工作，高级工程管理人员意识到了这些问题并积极寻求改进。企业家精神：尽管面临挑战，但七个星期创造了法典奇迹，Openai仍然保持着强大的商业环境。法国 - 奥恩观察到，它似乎并没有意识到公司已经是一个大型comPany，可以完全取决于沟通。他将公司的文化与Facebook时代的第一个目标进行了比较，充满了快速份额和破裂标准。该冒险的最佳症状是法典项目的开发过程。该代码与Claud Humanola工具的光标和守则相冲突。法国欧文回忆说，他的高级团队由大约八名工程师，四名研究人员，两名设计师，两名Emaketing Mpleaders和一名产品经理组成，整个团队都完成了该项目，而没有太多睡觉。产品发布后的性能更加令人惊讶。欧文（Owen）叹了口气：我从未见过能够吸引许多用户的产品，因为它出现在左侧栏中，但这就是chatgpt的力量。用户的这种直接增长导致了团队辛勤工作的最佳回报。透明与机密性之间的矛盾：OPEnai在世界上最受欢迎的公司等关注中心，处于非常特殊的位置。另一方面，公司非常重视机密性工作并尝试控制信息泄漏。同时，外界密切关注公司的每个运动。法国欧文（Owen）解释了这座玻璃房屋的有效性。 Chatgpt是一家经过高度分析的公司。这导致了保密文化，试图控制公众的信息泄漏。同时，该公司紧密遵循社交网络的动态，尤其是平台X的动态。如果出版物在那里病毒，Openai可以看到并做出回应。正如法国欧文·德（Owen de France）援引他的朋友的那样：该公司在Twitter的感觉中运行。这种社交网络动态方法反映了公司在公众舆论中的重点。这种外部压力不仅来自普通用户和媒体，而且来自政府和竞争对手。每个政府都在监督E OpenAI的发展及其竞争对手正在密切观察这一趋势，而Openai也观察了其竞争对手。欧文·德·法国（Owen de France）得出结论：风险似乎很高。这个矛盾的国家反映了Openai面临的独特挑战：它必须维持其技术领导才能并解决公共监督。您必须迅速创新并想象响应者的社会责任。在Entornol工作的员工不仅面临技术挑战，而且还必须适应非常透明的工作环境。安全争议：理论与实践之间关于公开的最大争议之一是AI对安全的态度。许多AI安全专家，包括一些OpenAI员工，都批评了该公司的安全流程。法国欧文从内部角度提供了解释。他说，外界观点的最大错误概念是歌剧没有使安全性充分的概念实际上，波坦特是对理论人类风险的关注的世界末日，但该公司更关心真正的安全问题，例如仇恨的言论，滥用，对政治偏见的操纵，生物武器的制造，注射和快速注射。 Owenfrance强调，Openai并没有忽视长期潜在的影响。该公司在这些问题方面拥有专门研究人员，并清楚地认识到，数亿人正在使用其大型语言模型来寻求心理治疗的医疗建议帮助。未来的观点：找到法国 - 牛解释的变化的方向是一个重要的转折点。公司必须解决因快速扩张而引起的技术管理和债务问题，同时保持创新和新公司的节奏。如何维持决策和在数千名员工规模上的有效产品的迭代是伴侣面临的核心挑战即。技术改进已经在进行中。欧文·德·法国（Owen de France）表示，高级工程的管理正在努力实施并改善代码质量和系统稳定性的问题。但是，这种改进需要时间，应在不影响创新速度的情况下实施。以下是加尔文·法国 - 欧文（Calvin French-Owen）的完整博客，他是前歌剧工程师，他翻译了AI。我三周前离开了Openai。我于2024年5月加入了这家公司。每个人都对Openai有很多猜测，所以我想分享我的想法，但是很少有人在那里有直接的文化经验。 Nabeel Qereshi对Palantirhay的文章有很大的反映，并回顾了使Palantir与众不同的原因。我想做同样的事情，并在记忆仍然新鲜时在Openai中留下便条。这里没有商业秘密。这是对工作经验的个人观察，目前是最有吸引力的组织之一。我必须说的第一件事是，我的辞职不是由于员工质疑，但我对此深表冲突。启动您自己的组织，将这种类型的身份不利地更改为拥有3,000名员工的公司的员工。现在我对一个新的开始感兴趣。我可能会吸引那里工作，也许我可以回来。毕竟，想象有机会参加AGI的建设是没有现实的，而伟大的语言模型无疑是过去十年的创新。我很高兴用自己的眼睛目睹了一些事态发展，我也参加了Codex的发布。显然，这些不是公司的官方职位。他们只是我的个人观察。歌剧是一个很棒的机构，我只能从“小窗户”中提供这些想法。首先要知道的是Openai很快扩展。当我加入公司时，只有1000人。但是一年后，有3,000多人，我被分类为30％的员工。 almOST所有领导层在两三年前都没有工作。 ClearMind，快速扩张带来了问题：如何在公司的水平上进行交流，如何建立组织结构，如何促进产品发行，如何管理人才，如何招聘以及不同的设备在文化上与众不同。如果没有SO的“ Operai Experience”，研究设备，应用设备和GTM（市场/销售）的节奏将完全不同。歌剧有一些特别的东西。一切都在没有电子邮件的情况下贯穿Slack（劳动通信平台）。在我的学期期间，您可能只收到大约10封电子邮件。如果组织在组织中不好，那么这些渠道很容易被淹没，但是在渠道和通知的管理中是良好的，它可以轻松地做到这一点。也可以以相当简单的方式完成。歌剧鼓励“上升”，尤其是在研究领域。当我第一次加入时，我问伊莎巴在哪里路线图of第一季度，我获得的答案是“否”。 （但是现在）。好主意可以来自每个人，我们通常不知道事先将哪些想法证明是最有效的。公司不信任伟大的“主要计划”，并且通常会根据新的研究结果重复进步并逐渐发展。这种上升的文化使Openai成为非常“功绩”的本质。从历史上看，拥有好主意并能够实施这些主意来鼓励公司领导者。许多非常有才华的人在股东大会或政治行动中发言不好，但他们也在Openai脱颖而出。好主意通常会赢。 Openai的文化喜欢迅速采取行动。几个团队同时朝着类似的方向进行项目并不少见。当我第一次加入时，我看到了大约3-4个原型，同时安迪决定连接。通常，他们自愿从少数人开始，不需要E特别批准。当看到希望时，团队将自愿加入。法典负责人安德烈（Andrei）曾说过，研究人员应被视为“迷人者”。在那里，您可以推动地址直到结束，看看可以走多远。因此，如果您相信如果有问题，它是“故意”或“解决”的，那么它可能不会持续到任何人。一个好的研究经理非常有用，但有限。它们很好地将研究链接到不同的方向并将其带入大型模型培训。同样，好的产品经理还可以链接价值点以收集力量。尽管我工作过，但工程经理（EMS）Akshay，Rizzo和Chatgpt的Sulman还是我所知道的“客户”。他们有很多经验。他们是管理层的主要负责，其主要责任是杰出的。这是为了招募人才并为他们提供成功的支持。 Openai立即调整地址。我也喜欢在该细分市场（原始公司）：张E指示在有新情况时要比维护“计划”好得多。令人惊讶的是，像Openai一样大的公司仍然具有这种心态：Google显然不是。一旦公司做出快速决定并决定其努力的方向，它将自行执行。媒体上有许多关于Openai的批评。我来自B2B公司的环境，这很惊讶。尚未宣布的特征发布了新闻稿。我告诉其他人我在Openai工作，并且经常听到现有的偏见对他。一些Twitter帐户使用自动机器人监视功能来监视在线情况。因此，Openai非常机密。我无法详细告诉任何人我在做什么。在房子里，我们有各种各样的工作空间和几个许可证。收入和退款数据非常机密。歌剧对您的想法“很严重”，因为它非常冒险。另一方面，要构建一个AGI，一切都必须做得好。同时，诸如医疗建议和心理康复之类的敏感情况中使用的产品具有数亿用户。此外，Operai继续与目标，Google和人类竞争，甚至世界政府都在密切关注该部门。尽管媒体受到了批评，但我所知道的一切都想“做事”。作为一家面向消费者的公司，它更加暴露，并且更有可能成为公众舆论的重点。当然，Openai不应被视为整个统一的“个人实体”。我觉得探索第一行的科学家是“洛斯·阿拉莫斯”。巧合的是，他们还创建了历史上最受欢迎的消费应用程序。然后，他开始扩展到政府和商业服务。公司中的人们也有不同的时间，设备和目标，没有想法。它总是不同的。一个人越长，他从“ resea”的角度看得越多RCH实验室或“非营利性。”我最感激的是，公司所说的“散布AI的利润”来传播AI的利润。先锋型号不会在特定的商业合同中被阻止。世界上的任何人都可以访问世界上的任何人，即使您还没有登录。即使您登录了APIS。甚至允许他们使用：允许他们使用新的型号（即使他们的新公司）快速地加入了API，也可以快速地加入API）。您可以猜测它的策略是完全不同的，但是这是值得的，这是公司文化的核心。话语，政治操纵，生物武器的发展NS，适当的药物的自我就业和输液比爆炸的理论风险更为关注。当然，有些人研究理论风险，但这也是事实。但是，我认为，真正的安全是主要电流，许多安全内容均未发布，OpenAI确实需要更多地揭示结果的这一部分。与许多在工作展览会上派出大型cantiperipheral dads的公司不同，Openai不会提供外围设备（新员工通常没有桌卡或任何东西）。另一方面，有时会发出“滴”，使员工能够订购行动。当商店第一次飞行，甚至削减了Shopify时。您可以加载内部出版物（使用JavaScript语言的轻度数据交换格式，即JavaScript对象），可以治愈如何发布正确的JSON。与GPU成本相比，一切都太小了。例如，GPU资源在Codex中的小特征的消耗可与所有细分基础架构的成本（Chatgpt很大，佩罗拉平台也将增长）。 Openai是我见过的最雄心勃勃的组织。它可能认为使用全球领导者应用程序足够，但是指出了许多战斗，包括API产品，在深度研究，硬件，编程代理，图像生成等（以及许多未发表的项目）中。这是这个想法到达地面的平台。该公司非常关注Twitter上的气氛。如果您发布了与OpenAI有关的推文，则可能会看到它并注意。一位朋友曾经说过：“这家公司在Twitter的感觉中运行。”对于消费程度，这没什么错。当然，他们还对用户的成长和保留率进行了分析，但情绪也非常重要。在许多地方，歌剧团队比许多地方都更加流畅和灵活。在启动法典时，我们需要一些ChatGpt工程师来跟上我们的进度。然后我们询问catgpt产品法力GER提出请求。第二天，第二天有两个伟大的人到达，而无需等待季度计划或重新分配资源。它令人惊讶地移动。上领导人非常活跃，就好像他们“没有名字”。 GDB（Greg Brockman），Sama（Sam Altman），KW（Wojciech Zaremba），Mark，Dane和其他人经常在Slack中互动。 OpenAI生成和基础架构代码使用了一个大的Monoreso（单个代码存储库：用于在同一版本控制系统中存储多个项目或代码存储库的策略，主要是Python（但具有氧化物服务，例如网络代理和较少的糖果）。这导致了各种代码样式。这都是多种大型图书馆。机制也很薄弱，因此许多机制从工程人才的角度选择，在许多方面都有许多基本原理消费应用，新兴的基础设施和快速行动的商品。大多数基础架构人才都来自Meta+Instagram，并且在这个水平上非常出色。总结这些事情，我们看到基础设施的许多中心部分使我们想起了目标。有许多目标设计风格。我认为仍然有很多我不知道的事情。聊天功能渗透到系统。从chatgpt中，围绕聊天消息和对话想法构建了一个大型代码库。这些原籍语言非常深入，如果它们不关注，它们将被卡住。法典有几种变体（基于敏感的API），但是许多原始帧都重复使用。 Openai强调实际工作。在没有建筑委员会决定的情况下决定谁这样做。这提供了快速行动的优势，但通常会导致代码库中存在多个相似的功能库。我看过许多图书馆，例如队列管理和代理循环。缺乏工具支持的快速规模设备也可能引起问题。例如，SA服务器（一般后端）就像垃圾填埋场。在老师中，IC被阻止的频率要比您想象的要高得多。考虑到依赖项的子集，即使是并行执行的测试用例，大约需要30分钟才能在GPU中执行。这些不是不可解决的问题，但是这些类型的问题在哪里？这也提醒我，量表会很快变得更糟。幸运的是，有很多能量可以改善内部。理解“ GreatConsumer品牌”的其他经验。我只有在启动Codex时才注意到这一点。这里的KPI是“专业用户”。共同销售还专注于用户的个人使用指标，而不是团队合作。对于像我这样的人，他们具有B2B背景，这种风格大不相同。转动开关导致容量并运行“难度纯化”。在实验过程中，不仅是S调整了模型的电源，但是训练数据也调整了。随着培训的增长，它就像分布式系统的工程，必须调整边缘案例（仅具有极端操作参数（最大或最小）或其他异常工作条件发生的问题或情况）。 Codex中数学GPU的基本概念，我们必须预测Go负载容量的要求。实际上，这是第一次与GPU进行比较。您必须从延迟，令牌编号和第一个来推动硬件特征开始的延迟，令牌编号和第一个令牌开始，而不是简单地询问GPU可以造成多少失败。性能从模型版本到型号差异很大，必须重试。使用大型Python代码库。该细分市场主要是两个微服务（Golang and Typescript）的组合，没有代码宽度，例如OpenAI。在Openai，我们学到了很多有关如何攀登其代码基础的知识，具体取决于开发人员的数量为他们的代码做出了贡献。您必须配置更多的栏杆，例如“预定工作”，“保持主要清洁接口”，“难以使用不良”。我在过去三个月中参与的最大项目是Codex的发布，是Codex的发布。那绝对是我职业生涯的亮点。让我们谈谈背景。 2024年11月，该公司于2025年指出，其目标是启动编程助理。到2025年2月，有一些内部工具可以与模型配合使用。压力正在接近；实际上，模型已经在编码方面有效（您可以看到市场中正在生成许多Vibe代码工具）。为了支持此发射，我父亲提前休息后返回。一周后，两支球队合并并开始加速冲刺。他在网上只花了七个星期的时间来编写第一行代码。 Codex Sprint是我10年职业中最困难的时期。我几乎每天晚上工作直到上午11点之后凌晨5:30醒来到我的新生儿，并于上午7点去了办公室，我在办公室里呆了数周。每个星期，每个人都会随着时间的流逝而竞争。这与当时YC企业家精神的节奏非常相似。这种节奏真的很难解释。我从未见过只需要7周才能从一个想法开始并向所有人开放的产品。我构建了一个容器执行时间，优化的存储库放电，处理编码版的紧密自定义模型，我处理了各种GIT操作，引入了新的整个接口，启用了Internet访问，并最终获得了有趣的产品。这种感觉很好。无论其他人说什么，歌剧仍然保持着如此企业家精神。幸运的是，您可以创造奇迹，简单地将其赠送给合适的人。我们是8位工程师，4位研究人员，2名设计师，2名营销，1位产品经理的高级团队之一。没有这个团队，我们将失败。没有人需要很多指导，但是需要大量的调整。如果您有机会与Ethe Codex团队合作，将看到他们有多强大。发布的前一天晚上，有五人一直呆到早上4点以实施主部队（要实施几个小时）。然后，他返回办公室，参加新闻发布会，并在上午8点使用现场广播，当点照明功能开关时，流程将立即出现。侧栏启动后，我看到过这种产品的这种爆炸性流量。 chatgpt非常重要。对于产品格式，我选择了完全异步格式。与光标（在后端中接纳异步模式）和Claude的代码不同，我希望用户将任务发送给代理（提取请求），并将PR发送给同事。它自动运行并在结束后返回PR。那是一个赌注。该模型仍然“不错，但不是完美的”。它可以工作几分钟，pbut几个小时。这用户对模型特征的信任不平等。尚不清楚该模型的真正能力在哪里。从长远来看，我认为大多数编程将作为法典。但是与此同时，拭目以待，看看各种产品如何发展会很有趣。法典在大型代码库中具有出色的导航和任务管理功能。与其他工具相比，我看到的最大区别是您可以激活多个并行任务，然后比较出口。最近，我看到了公共数据，这些数据显示了多少个大型模型代理的数据。法典产生了630,000个PR。在53天内，公众可用的PR数量达到了78,000名工程师。还有更多私人公关。我从来没有做过对我的生活产生太大影响的事情。我们不愿说再见，我担心先加入Openai。我不知道ES是否适合放弃自由，拥有老板或将其整合到大型工厂中。我托D我加入Openai的朋友，担心如果不合适，那将是可耻的。我希望能为我完成这种经验。您将学习建立有关模型培训机制和未来能力变化的直觉，与大同事一起改变您的工作，并在今年开始出色的产品审查。这可能是我做过的最正确的选项。很难想象一种学习的方式，而不是这一点。如果您是创始人，并且您认为自己没有机会开展业务，放弃与更多战斗或大型实验室进行战斗的机会，应进行详细的评估，是否参加该计划。现在是创造的黄金时刻，也是展望未来的绝佳窗口。我认为AGI中有三匹马：Openai，Anthrope和Google。他们根据各自的DNA（针对消费者驱动的基础架构和数据）来转到不同的路线。处理它将揭示。感谢利亚深夜倾斜。感谢PW，GDB和Rizzo。感谢我的SA队友告知Andrew，Anup，Bill，Kwaz，Ming，Simon，Tony和Val。感谢Codex 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