La capacité de programmation d'OpenAI devrait rattraper celle de Claude dans les 3 mois, car Codex a contribué avec plus de données de haute qualité et de bonnes pratiques, qui seront ensuite utilisées pour l'entraînement, l'itération et le réglage fin du modèle de prochaine génération. Les modèles de la série codex de GPT ont été entraînés avec le cadre Codex, et beaucoup sous-estiment la puissance de cette affirmation. Actuellement, pour maximiser la capacité de programmation de GPT, il est préférable de l'utiliser avec Codex plutôt que d'essayer de l'intégrer dans Claude Code. Si vous avez utilisé Codex, vous comprenez ce que je veux dire : la capacité d'ingénierie de code de Codex est déjà supérieure à celle de Claude, mais il faut admettre qu'il y a encore des lacunes dans la compréhension des besoins produits. C'est pourquoi j'utilise généralement Claude pour clarifier les besoins avant de développer avec Codex. Pour expliquer en détail ce qu'est un modèle et un cadre, ce n'est pas quelque chose qui a été assemblé par la suite, mais qui a été conçu ensemble : - Le modèle Codex n'est pas un modèle général + un ajustement de code. - Il a été entraîné avec le cadre Codex. - Cela signifie que : le modèle comprend les mécanismes internes du cadre, et le cadre comprend les modes de sortie du modèle. Résultat : moins de malentendus, des sorties plus précises, moins d'itérations, une qualité supérieure, et une véritable compréhension du code. L'architecture à trois niveaux de Codex : 1. Niveau modèle (Model) —— Fournit l'intelligence centrale - Le modèle de programmation phare d'OpenAI (comme gpt-5.3-codex, GPT5.4) - Effectue un raisonnement structuré avant de répondre - Comprend la logique du code, la conception architecturale et les meilleures pratiques. 2. Niveau cadre (Harness) —— Connecte l'environnement réel - Cadre d'exécution open source, permettant "l'exécution" plutôt que de simples "suggestions" - Utilise des techniques de compression pour gérer la fenêtre de contexte - Permet au modèle de manipuler réellement des fichiers, d'exécuter des commandes et de tester du code. 3. Niveau interface (Surfaces) —— Modes d'interaction diversifiés • Codex App : application de bureau supportant des flux de travail parallèles • CLI : intégration terminal et CI/CD • Extension VS Code : itération dans l'éditeur • Mini : exécution de tâches à distance légère.

Les 3 points les plus importants qui distinguent Sui des autres blockchains : conformité, stablecoins, AI 1. L'impact profond du SUI ETF J'ai déjà détaillé cela dans mes précédents tweets. Il a réalisé plus tôt que l'ETF d'ETH la possibilité de détenir des actions pour obtenir des revenus de staking. Lorsque SUI devient un actif générant des intérêts, il n'est plus perçu comme un simple outil de spéculation, mais plutôt comme un dividende d'actions. Grayscale a également investi dans SUI, WAL (stockage de données), DEEP (couche de liquidité), ce qui montre qu'ils croient en l'infrastructure complète de Sui, et pas seulement en un token. 2. La réaction chimique entre conformité, stablecoins et AI Dès sa conception, Sui était très connecté aux utilisateurs de web2 (comme zkLogin). De plus, avec le lancement récent de USDsui via Bridge de Stripe, cette base native de conformité lui permet de s'intégrer facilement aux systèmes de paiement traditionnels. Sui a également fait quelque chose de très visionnaire : les revenus des stablecoins Sui seront utilisés pour racheter des tokens SUI, et les incitations à participer à DeFi et à l'AMM seront également retournées au réseau. En d'autres termes, l'utilisation des stablecoins augmentera la valeur du réseau Sui. Plus USDsui est utilisé -> plus la demande pour SUI augmente / l'offre diminue -> la valeur de SUI augmente. 3. Le récit ultime de Sui sur l'AI L'architecture centrée sur les objets de Sui est littéralement conçue sur mesure pour les agents AI. Les agents ont besoin de transactions à haute fréquence et de nombreux échanges simultanés, l'architecture de Sui garantit que l'AI ne sera pas congestionnée. Sur Sui, les actifs peuvent être directement possédés et manipulés par la logique AI, sans avoir besoin de contrats intelligents complexes, supportant nativement l'AI. À l'avenir, les agents AI, en tant qu'utilisateurs principaux, ne seront pas des humains, mais des agents AI. Ils pourront payer en temps réel pour la puissance de calcul, acheter des données, exécuter des arbitrages. En s'appuyant sur USDsui, ils pourront utiliser le canal mondial de Stripe, permettant aux agents AI de transférer de l'argent sans effort aux fournisseurs du monde réel, ou de recevoir des paiements des humains, tout cela étant interconnecté.

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