OpenAIは3つのコーデックスベースの余分な消費ポイントを特定しました

OpenAIは、Codexが高速に落ちた理由を正確に見つけました。 ディレクター、Tibo Sottiauxは、チームは3つの追加消費を発見したと述べた。 長いセッションで文脈を繰り返し圧縮するのは非効率で、高消費シーンの部分はあまり高く、想定以上にセッションタイトルを自動的に生成する方が効率的です。 Tiboは、前述したのは、全体的に異常に検出されず、影響を受けたユーザーがsub2apiに向けられ、加入者と共有されたことを指摘した。 昨日は、CLAの劣化を経験し、消費量を増加させる可能性があることを認めた。 調査は、最終的にCodexの独自の特定の問題があります。 この「コンテクストの制限」の目的は、長いミッションの間に古いコンテンツのCodex圧縮を維持することです。 また、Codexが長時間のミッションを維持するために自動的に動作を使用することを確認しました。 このプロセスは、画像が数多く、成功的に圧縮されたときに余分な時間の無駄です。 コンピュータ履歴は、選択したMac上のアプリとWebページ上の動作記録をChatGPTとCodexに反映する最近のGo-live機能です。 OpenAIは、コーデックスにすべての有料サブスクリプションの完全なResetを作る間、アメリカの時間の日曜日に修理を送信します。 Tiboは、Resetが8月24日の北京時間に対応する米国西海岸時間約2時間オンラインに行くと予想されます。 チームはまた、新しい、無関係な最適化プログラムを発見しました, それは主張は、大幅に効率を改善し、次の週を継続します。