Die Programmierfähigkeiten von OpenAI werden voraussichtlich in 3 Monaten mit Claude gleichziehen, da Codex mehr hochwertige Daten und hochwertige Praktiken beigetragen hat, die dann in das Training des nächsten Modells einfließen, was die Iteration und Feinabstimmung beschleunigt. Die Codex-Serie von GPT-Modellen wurde zusammen mit dem Codex-Framework trainiert, viele Menschen unterschätzen die Kraft dieser Aussage. Um die Programmierfähigkeiten von GPT maximal auszuschöpfen, sollte es zusammen mit Codex verwendet werden, anstatt es in Claude Code zu integrieren. Wenn Sie Codex verwendet haben, sollten Sie verstehen, was ich meine: Die Code-Engineering-Fähigkeiten von Codex sind bereits stärker als die von Claude, aber im Verständnis der Produktanforderungen gibt es tatsächlich noch Defizite, das muss man anerkennen. Daher verwende ich normalerweise zuerst Claude, um die Anforderungen zu klären, und dann Codex, um zu entwickeln. Eine detaillierte Erklärung, was Modelle und Frameworks sind, ist nicht nachträglich zusammengefügt, sondern gemeinsam entworfen worden: - Das Codex-Modell ist kein allgemeines Modell + Code-Fine-Tuning. - Es wurde zusammen mit dem Codex-Framework trainiert. - Das bedeutet: Das Modell versteht die internen Mechanismen des Frameworks, das Framework versteht die Ausgabemuster des Modells. Ergebnis: Weniger Missverständnisse, genauere Ausgaben, weniger Iterationen, höhere Qualität, ein echtes Verständnis von Code. Die dreischichtige Architektur von Codex: 1. Modellschicht (Model) – bietet die Kernintelligenz - OpenAIs Flaggschiff-Programmiermodell (wie gpt-5.3-codex, GPT5.4) - Führt strukturiertes Denken vor der Antwort aus - Versteht Logik, Architekturdesign und Best Practices von Code 2. Framework-Schicht (Harness) – verbindet die reale Umgebung - Open-Source-Ausführungsframework, das "Ausführung" und nicht nur "Vorschläge" ermöglicht - Verwendet Techniken wie Kompression zur Verwaltung des Kontextfensters - Ermöglicht es dem Modell, tatsächlich Dateien zu bearbeiten, Befehle auszuführen und Code zu testen 3. Schnittstellenschicht (Surfaces) – vielfältige Interaktionsmöglichkeiten • Codex App: Desktop-Anwendung, die parallele Workflows unterstützt • CLI: Terminal- und CI/CD-Integration • VS Code-Erweiterung: Iteration innerhalb des Editors • Mini: Leichtgewichtige Ausführung von Remote-Aufgaben.

Die wichtigsten 3 Punkte, in denen sich Sui von anderen öffentlichen Blockchains unterscheidet: Compliance, Stablecoins, AI 1. Die weitreichenden Auswirkungen des SUI ETF Ich habe in meinen vorherigen Tweets bereits ausführlich darüber geschrieben. Es wird früher als der ETH ETF realisiert, dass man durch den Besitz von Aktien Staking-Erträge erzielen kann. Wenn SUI zu einem Vermögenswert wird, der Zinsen generiert, wird es in den Augen der Institutionen nicht mehr nur als Spekulationsobjekt betrachtet, sondern entspricht einer Dividende wie bei Aktien. Grayscale hat gleichzeitig in SUI, WAL (Datenspeicherung) und DEEP (Liquiditätsschicht) investiert, was zeigt, dass sie an der gesamten Infrastruktur von Sui interessiert sind und nicht nur an einem Token. 2. Die chemische Reaktion von Compliance, Stablecoins und AI Sui war von Anfang an sehr auf die Verbindung zu Web2-Nutzern (wie zkLogin) ausgelegt. Hinzu kommt, dass kürzlich USDsui über Bridge von Stripe eingeführt wurde, was diese native Compliance-Färbung ermöglicht, die eine reibungslose Anbindung an traditionelle Zahlungssysteme gewährleistet. Sui hat auch etwas sehr Weitblickendes getan: Die Erträge aus dem Sui-Stablecoin werden durch den Rückkauf von SUI-Token generiert, und es gibt Anreize zur Teilnahme an DeFi und AMM-Marktmachern, die ebenfalls an das Netzwerk zurückfließen. Das bedeutet, dass die Nutzung des Stablecoins den Wert des Sui-Netzwerks erhöhen wird. Je mehr USDsui verwendet wird -> desto größer die Nachfrage nach SUI / desto geringer das Angebot -> desto höher der Wert von SUI 3. Die ultimative Erzählung von Sui in der AI Die objektzentrierte Architektur von Sui ist praktisch maßgeschneidert für AI-Agenten. Agenten benötigen hochfrequente, umfangreiche gleichzeitige Transaktionen, und die Architektur von Sui kann sicherstellen, dass AI nicht überlastet wird. Auf Sui können Vermögenswerte direkt von der AI-Logik besessen und verwaltet werden, ohne dass komplexe Smart Contracts als Zwischenstation erforderlich sind, was native Unterstützung für AI bietet. In Zukunft werden AI-Agenten als Hauptnutzer agieren, wobei die treibende Kraft nicht der Mensch, sondern der AI-Agent ist. Sie können in Echtzeit Rechenleistung bezahlen, Daten kaufen und Arbitrage durchführen. Zusätzlich kann USDsui die globalen Kanäle von Stripe nutzen, sodass AI-Agenten nahtlos Geld an Anbieter in der realen Welt überweisen oder Zahlungen von Menschen empfangen können, wodurch alles miteinander verbunden wird.

Der Binance Square wurde erfolgreich getestet, geeignet für einige kurze Beiträge und einige automatisierte tägliche Inhaltsübertragungen, die Konfiguration ist sehr einfach, in 3 Schritten erledigt. 1. Zuerst im Creator-Backend von Binance Square eine API generieren. 2. Die Binance Square Skill installieren com/binance/binance-skills-hub/tree/main/skills/binance/square-post 3. Den API-Schlüssel an die Lobster-Konfiguration senden, die Eingabeaufforderung kann sich an dem Bild unten orientieren. Überprüfen Sie schließlich, ob es erfolgreich war, das Backend ist bereits vorhanden. Die Seite kann auch normal angezeigt werden. Es gibt 3 Einschränkungen: 100 Beiträge pro Tag, reiner Text, nur kurze Beiträge. Der Binance Square ist großartig, in Zukunft können Inhalte auch synchronisiert werden.