赛博义父Tibo最新访谈：专门实体按钮搞重置，“我想重置就重置”

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 赛博义父Tibo最新访谈：专门实体按钮搞重置，“我想重置就重置” henry 2026-08-25 13:20:50 来源： 量子位 下一代Agent天然会走向云端和更大规模的计算资源 henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “只要哥想重置，哥随时都可以重置” 刚刚，赛博义父、AKA Codex重制额度的神，Tibo在最新一期与Matthew Berman播客节目中自信表示道～ 而且最骚的是，为了重置，Tibo已经专门搞了一个实体按钮。 作为现在Codex的负责人，除了介绍怎么给大伙发福利，Tibo在这期播客节目中，更仔细回顾了自己之前的谷歌生涯，并透露了自己和OpenAI现阶段的一些重要工作。 可以说，这是外界少见的一次深入了解这位OpenAI新晋产品负责人的机会。 从OpenAI 产品文化、下一代Agent、GPT究极极速模式（Ultra Fast）再到未来人机交互、OpenAI停止开发前沿模型训练，RSI，几乎是应包尽包，无所不谈…… Tibo的核心观点如下： ChatGPT和Codex最终会走向融合。 未来不会有“编程Agent”和“聊天助手”两个产品，而应该是同一个高度个人化的AGI，根据不同人的任务、能力和习惯自动调整界面。 下一代Agent的核心，不是再加更多Skill、Memory或子Agent，而是让这些机制“消失”。 用户真正想要的是一个持续理解自己、目标、日常和团队上下文的伙伴，而不是不断管理skill文件、记忆和Agent网络。 笔记本电脑会成为AI Agent的新瓶颈，下一代Agent天然会走向云端和更大规模的计算资源。 今天同时跑10～15个Agent，是在用并发弥补模型慢；Ultra Fast一旦把响应压到接近人类思考速度，工作流会重新回到实时交互和“心流”，而不是不停切换上下文。 不看重竞争。OpenAI对Anthropic的差异化叙事，不是单纯“模型更强”，而是“把最强能力交给尽可能多人”。OpenAI强调广泛分发、社区参与和降低使用门槛，这也是Codex并入ChatGPT的重要原因。 OpenAI已经在实际使用“递归式自我改进”。 不只是让模型研究模型，更包括让最强模型优化CUDA内核、推理栈和基础设施，形成“更强模型→更高效率→更多算力→更强模型”的飞轮。 （Tibo全名Thibault Sottiaux，来自比利时，本科就读于鲁汶天主教大学（UCLouvain），学习应用数学。2015年，他加入Google，最初参与Google Maps相关工作，随后进入Google DeepMind，负责AI研究基础设施建设，并参与支撑包括AlphaGo在内的前沿 AI 项目。2024年，他加入OpenAI，开始负责Codex项目。随着AI Coding浪潮爆发，Codex迅速成为OpenAI增长最快的产品之一，Tibo也因此进入开发者社区视野。由于他经常亲自回复用户反馈，帮开发者重置Codex使用额度，被网友尊为“赛博义父”。） 以下是对话全文，经整理： Google与DeepMind的经验 主持人： 太好了，我真的很期待和你聊聊。我想先从你在Google的经历聊起。你当时在DeepMind团队。在ChatGPT出现之前，Google有一个叫作LM Chat的东西。 你曾发帖说，Google太紧张了，不敢发布它；DeepMind也被阻止推出可能冲击Google的产品。我经常想到这件事。当时你在做这些产品，而那是在ChatGPT真正改变世界之前很久，你那时是怎么想的？ Tibo： 那是一段非常令人兴奋的时期。DeepMind是一个很有创造力的地方。 我个人的专长是为加速研究而建设基础设施和产品。当时有一个团队在做语言模型，以及它们的scaling。 后来他们已经取得了相当不错的结果，所以就很自然地想到：能不能把它变成一个可以与你对话、并能用于各种事情的产品？ 于是，像LM Chat这样的想法自然就出现了。它起初是内部项目，之后大家产生了把它做成面向公众开放工具的愿景。 主持人： 那是哪一年？ Tibo： 大约是在ChatGPT出现前一年。 Tibo： 此外我们还在做各种其他项目，我就不展开说了。那确实是个非常有创造力的地方。只是DeepMind并不是一个被设计来交付产品的组织； 相比之下，OpenAI在这方面非常不同。我们现在的研究与产品团队协作得极其紧密。 我们一起构思，一起共同设计很多东西。我们非常倾向于把产品推出去，也非常倾向于让人们能够用上它们。我很喜欢这一点。这也是吸引我来到这里的原因：使命、人才，以及人才密度。OpenAI有太多很棒的地方了。 主持人： 你当时参与LM Chat时，是否已经知道它很特别，或者将来会变得很特别？ Tibo： 确实感觉非常特别。那种模型让你第一次意识到：它能够生成连贯的文字，而且能提供一些帮助。一开始，它只是好玩，后面才逐渐变得越来越有用。 主持人： 你说你经常想起那件事，我很能理解。我觉得Google在很多方面是自己绊住了自己。你从那里学到了哪些经验，并把它们带到了OpenAI？ Tibo： 是的，这就是我常常思考它的原因。我会从团队文化以及OpenAI整体文化的角度去想：哪些好的部分要保留，哪些事不该做。 OpenAI的文化非常自下而上，也非常赋能。人们可以提出各种想法，聚在一起，然后非常快地推出东西。对于新产品创意，整体上几乎没有什么阻力。这很令人振奋，也很有趣；一切都是为了积极地影响世界。保留这一点对我来说非常重要。 另一件同样重要的事，是别让它变得一团乱，对吧？你不希望最后堆出一大杂烩：全是新功能，却没有整体方向和一致性。因此，它也需要由简洁感来平衡，并且要为产品质量感到自豪。 我认为ChatGPT的iOS应用是市面上最好的应用之一。我们希望保持这一点。我们在愉悦感、性能、效率和简洁性等方面投入很多。这些是总体原则，同时仍然要赋能每一个人去尝试新事物、快速交付。 打造OpenAI的文化 主持人： 如果要给创业者一些建议，怎样培养出这样的文化？OpenAI内部有哪些更具体的要素或做法，是你会建议创业者借鉴的？ Tibo： 我认为，要有坚定的信念；同时要找到一种方式，既能够贴近用户，又能根据反馈快速迭代。此外，还要愿意颠覆自己。对创业者来说这点或许没那么直接相关，但对OpenAI这样的公司就很相关。 我们不断会有新的研究、新的想法；能够判断什么时候该投入其中，即使这意味着可能要从主营业务中重新调配资源，也极其重要。这很难，但真的非常重要。 主持人： 没错。这正是你刚才描述Google没能做到的事。 Tibo： 有一说一，他们是有计划的，只不过一切都属于一个更大计划的一部分。对我来说，那不是正确的地方。 主持人： 随着OpenAI或任何公司逐渐成熟，要维持这种快速交付、愿意自我颠覆的文化，会不会变得更难？尤其当你已经有一头不断赚钱的现金牛，同时另一边又有个可能很酷、很有创新