Si prevede che le capacità di programmazione di OpenAI raggiungeranno Claude entro 3 mesi, grazie al fatto che Codex ha contribuito con più dati di alta qualità e pratiche di alta qualità, che saranno poi utilizzati per l'addestramento del prossimo modello, accelerando l'iterazione e il fine-tuning. I modelli della serie codex di GPT sono stati addestrati insieme al framework Codex; molte persone sottovalutano il potere di questa affermazione. Attualmente, per massimizzare le capacità di programmazione di GPT, dovrebbero essere utilizzati insieme a Codex, piuttosto che cercare di integrarli in Claude Code. Se hai utilizzato Codex, dovresti capire cosa intendo: la capacità di ingegneria del codice di Codex è già superiore a quella di Claude, ma nella comprensione delle esigenze del prodotto è effettivamente ancora insufficiente, e questo va riconosciuto. Pertanto, di solito utilizzo prima Claude per definire i requisiti e poi Codex per sviluppare. Spieghiamo in dettaglio cosa sono i modelli e i framework: non sono assemblati in seguito, ma progettati insieme. - Il modello Codex non è un modello generico + fine-tuning del codice. - È stato addestrato insieme al framework Codex. - Significa: il modello comprende i meccanismi interni del framework, e il framework comprende i modelli di output. Risultato: meno malintesi, output più accurati, meno iterazioni, qualità superiore, una vera comprensione del codice. L'architettura a tre livelli di Codex: 1. Livello modello (Model) - Fornisce intelligenza centrale. - Il modello di programmazione di punta di OpenAI (come gpt-5.3-codex, GPT5.4). - Esegue ragionamenti strutturati prima della risposta. - Comprende la logica del codice, il design dell'architettura e le migliori pratiche. 2. Livello framework (Harness) - Collega l'ambiente reale. - Framework di esecuzione open source, per "eseguire" e non solo "suggerire". - Utilizza tecniche come la compressione per gestire la finestra di contesto. - Permette al modello di operare realmente su file, eseguire comandi, testare codice. 3. Livello interfaccia (Surfaces) - Modalità di interazione diversificate. • Codex App: applicazione desktop che supporta flussi di lavoro paralleli. • CLI: integrazione terminale e CI/CD. • Estensione VS Code: iterazione all'interno dell'editor. • Mini: esecuzione di compiti remoti leggeri.

Le 3 differenze più importanti di Sui rispetto ad altre blockchain: conformità, stablecoin, AI 1. L'impatto profondo dell'ETF SUI Ho già scritto in dettaglio nei miei tweet precedenti. Ha realizzato prima l'ETF che consente di guadagnare rendimenti da staking possedendo azioni, quando SUI diventa un asset che può generare interessi, non è più solo un oggetto di speculazione agli occhi delle istituzioni, ma equivale a un dividendo azionario. Grayscale ha contemporaneamente investito in SUI, WAL (archiviazione dati), DEEP (livello di liquidità), il che dimostra che vedono il potenziale nell'infrastruttura full-stack di Sui, e non solo in un token. 2. La reazione chimica tra conformità, stablecoin e AI Sui è stato progettato fin dall'inizio per connettersi molto bene con gli utenti web2 (come zkLogin). Inoltre, di recente è stato lanciato USDsui tramite Bridge di Stripe, questa base nativa di conformità gli consente di interfacciarsi senza problemi con i sistemi di pagamento tradizionali. Sui ha anche fatto qualcosa di molto visionario: i rendimenti della stablecoin Sui saranno utilizzati per riacquistare token SUI, e ci saranno incentivi per partecipare a DeFi e AMM, che saranno restituiti alla rete. In altre parole, l'uso della stablecoin aumenterà il valore della rete Sui. Più USDsui viene utilizzato -> maggiore è la domanda di SUI / minore è l'offerta -> il valore di SUI aumenta. 3. La narrazione finale di Sui sull'AI L'architettura di Sui, centrata sugli oggetti, è praticamente su misura per gli agenti AI. Gli agenti necessitano di transazioni ad alta frequenza e di grande volume, l'architettura di Sui può garantire che l'AI non si congestioni durante le operazioni simultanee. Su Sui, gli asset possono essere posseduti e operati direttamente dalla logica AI, senza la necessità di complessi contratti intelligenti, supportando nativamente l'AI. In futuro, gli agenti AI, come utenti principali, non saranno gestiti da esseri umani, ma da agenti AI. Possono pagare in tempo reale per la potenza di calcolo, acquistare dati, eseguire arbitraggio. Inoltre, grazie a USDsui, possono utilizzare il canale globale di Stripe, consentendo agli agenti AI di trasferire denaro senza soluzione di continuità ai fornitori del mondo reale o ricevere compensi dagli esseri umani, collegando tutto insieme.

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