Khả năng lập trình của OpenAI dự kiến sẽ theo kịp Claude trong vòng 3 tháng, cốt lõi là Codex đã đóng góp nhiều dữ liệu chất lượng cao và thực hành chất lượng cao hơn, sau đó đưa vào đào tạo mô hình thế hệ tiếp theo, tăng tốc độ lặp lại và tinh chỉnh. Các mô hình codex của GPT được đào tạo cùng với khung Codex, nhiều người đã đánh giá thấp sức mạnh của câu này, hiện tại để tối đa hóa khả năng lập trình của GPT, nên đưa vào Codex để sử dụng cùng nhau, chứ không phải là đưa vào Claude Code, nếu bạn đã sử dụng codex thì chắc hẳn bạn sẽ hiểu điều tôi nói, khả năng kỹ thuật lập trình của codex đã mạnh hơn Claude, nhưng trong việc hiểu nhu cầu sản phẩm thì thực sự vẫn chưa đủ, điều này phải thừa nhận, vì vậy tôi thường sử dụng Claude để làm rõ nhu cầu trước rồi mới dùng codex để phát triển. Giải thích chi tiết về mô hình và khung không phải là những thứ được ghép lại sau này, mà là được thiết kế cùng nhau - Mô hình Codex không phải là mô hình chung + tinh chỉnh mã - Mà là được đào tạo cùng với khung Codex - Điều này có nghĩa là: mô hình hiểu cơ chế nội bộ của khung, khung hiểu mô hình đầu ra của mô hình Kết quả: ít hiểu lầm hơn, đầu ra chính xác hơn, ít lặp lại hơn, chất lượng cao hơn, thực sự hiểu mã. Kiến trúc ba lớp của Codex 1. Lớp mô hình (Model) - Cung cấp trí thông minh cốt lõi - Mô hình lập trình hàng đầu của OpenAI (như gpt-5.3-codex, GPT5.4) - Thực hiện suy luận có cấu trúc trước khi phản hồi - Hiểu logic mã, thiết kế kiến trúc và thực hành tốt nhất 2. Lớp khung (Harness) - Kết nối môi trường thực - Khung thực thi mã nguồn mở, thực hiện "thực thi" chứ không chỉ là "gợi ý" - Sử dụng các kỹ thuật nén để quản lý cửa sổ ngữ cảnh - Cho phép mô hình thực sự thao tác tệp, chạy lệnh, kiểm tra mã 3. Lớp giao diện (Surfaces) - Nhiều cách tương tác đa dạng • Ứng dụng Codex: ứng dụng máy tính để bàn hỗ trợ quy trình làm việc song song • CLI: tích hợp terminal và CI/CD • Mở rộng VS Code: lặp lại trong trình soạn thảo • Mini: thực hiện nhiệm vụ từ xa nhẹ nhàng

Sui khác biệt với các chuỗi công khai khác ở 3 điểm quan trọng nhất: tuân thủ, stablecoin, AI 1. Tác động sâu rộng của SUI ETF Tôi đã viết chi tiết trong tweet trước đó. Nó thực hiện việc nắm giữ cổ phiếu để nhận lợi nhuận từ staking sớm hơn cả ETF của ETH, khi SUI trở thành một tài sản có thể sinh lãi, trong mắt các tổ chức nó không còn chỉ là một công cụ đầu cơ, mà tương đương với cổ tức của cổ phiếu. Grayscale cũng đã đầu tư vào SUI, WAL (lưu trữ dữ liệu), DEEP (tầng thanh khoản), cho thấy họ đánh giá cao cơ sở hạ tầng toàn diện của Sui, chứ không chỉ là một token. 2. Phản ứng hóa học giữa tuân thủ, stablecoin và AI Sui từ khi thiết kế đã rất kết nối với người dùng web2 (như zkLogin). Thêm vào đó, gần đây vừa mới ra mắt USDsui thông qua Bridge thuộc Stripe, màu sắc tuân thủ nguyên bản này giúp nó có thể kết nối mượt mà với hệ thống thanh toán truyền thống. Sui còn làm một việc rất có tầm nhìn, lợi nhuận từ stablecoin Sui sẽ được sử dụng để mua lại token SUI, cùng với các động lực tham gia DeFi và AMM để tạo thị trường, cũng sẽ được trả lại cho mạng lưới. Điều này có nghĩa là việc sử dụng stablecoin sẽ làm tăng giá trị của mạng lưới Sui. USDsui được sử dụng càng nhiều -> Nhu cầu SUI càng lớn / Cung SUI càng ít -> Giá trị SUI tăng lên 3. Câu chuyện tối thượng của Sui trong AI Kiến trúc của Sui tập trung vào đối tượng thực sự được thiết kế riêng cho AI Agent. Agent cần giao dịch với tần suất cao và số lượng lớn, kiến trúc của Sui có thể đảm bảo AI không bị tắc nghẽn trong các giao dịch đồng thời. Trên Sui, tài sản có thể được AI logic sở hữu và thao tác trực tiếp, không cần chuyển tiếp qua các hợp đồng thông minh phức tạp, hỗ trợ nguyên bản cho AI. Trong tương lai, AI Agent sẽ là người dùng chính, lực lượng thao tác không phải là con người, mà là AI Agent. Chúng có thể thanh toán phí tính toán theo thời gian thực, mua dữ liệu, thực hiện giao dịch chênh lệch giá. Dựa vào USDsui có thể sử dụng kênh toàn cầu của Stripe, cho phép AI Agent chuyển tiền cho các nhà cung cấp trong thế giới thực một cách liền mạch, hoặc nhận thù lao từ con người, tất cả được kết nối lại với nhau.

Binance Square đã được thử nghiệm thành công, phù hợp với một số nội dung ngắn và một số nội dung tự động hàng ngày, cấu hình rất đơn giản, chỉ cần 3 bước là xong. 1. Đầu tiên, vào trang quản trị của Binance Square để tạo API. 2. Cài đặt kỹ năng của Binance Square com/binance/binance-skills-hub/tree/main/skills/binance/square-post 3. Gửi API key cho Lobster để cấu hình, bạn có thể tham khảo từ hình ảnh bên dưới của tôi. Cuối cùng, hãy xác nhận xem có thành công không, trang quản trị đã có rồi. Trang cũng có thể hiển thị bình thường. Có 3 điểm hạn chế, mỗi ngày 100 bài, chỉ văn bản, giới hạn bài ngắn. Binance Square thật tuyệt, sau này nội dung cũng có thể đồng bộ qua đó.