OpenAI：GPT-6 Astra 为 Codex 设计了一款设备，原型在不到一个月的时间内组装完成

OpenAI 分享了其模型如何帮助工程师在设计、建模和制造物理产品方面的应用。这包括机械工程、电气工程和端到端系统设计。

为了测试 GPT-6 Astra 在多模态任务和计算机管理中的表现，OpenAI 尝试在没有直接人工干预的情况下创建一个小工具。该模型制定了功能需求，并开发了一种用于与 Codex 进行语音通信的设备：外观灵感来自与 Work Louder、游戏和玩具的合作；机身和支架；选择组件和印刷电路板以适应机身尺寸；界面、固件以及与 Codex 的集成。

装配展示了什么

两名员工在不到一周的时间内与 Astra 一起开发了该设备，同时进行他们的主要工作，合同制造商在不到一个月的时间内发布了一批原型。生产准备需要进行多轮检查和改进：Astra 并不总是考虑生产限制、公差和装配所需的细节。根据 OpenAI 的说法，这些差距表明未来的模型需要学习什么。

代币和基准

硬件和基础设施团队使用 Codex 和 ChatGPT 进行 CAD 模型、图纸、模拟和设计验证。自二月以来，模型在代币方面的消耗增加了 23 倍，到十月，Codex 的中位日使用量达到每位员工 2.12 亿代币。

“Codex 从根本上加速了从想法到成品的路径。我们在 CAD 中更快地迭代，将 3D 模型转化为生产就绪的 2D 图纸，并设置模拟和有限元计算，所需的人工工作大大减少，”OpenAI 表示。

在 BenchCAD 2.0 基准测试中，新的内部模型在最高推理水平上得分平均为 0.875 分，而 GPT-6 Astra 为 0.594 分。

合作伙伴：赛车和汽车行业

Chip Ganassi Racing 正在测试将零件的 3D 扫描转换为可编辑的 CAD 模型和 2D 图纸——当原始文件丢失时非常有用。“该模型在从原始扫描数据过渡到实体模型方面证明了其价值。我直接在 CAD 中与 Codex 合作。我的评论会立即被模型应用，可以直接进行手动编辑，过程变得更快且需要更少的参与，”Chip Ganassi Racing 的研发工程师 Matthew Ortman 说。

与马自达合作，OpenAI 正在使用气流和结构行为的模拟进行新车设计。“‘真的必须看起来这样吗？’当我们找到一种改善流线型的形状时，我们的设计师经常这样问。通过探索和计算数十种选项，Codex 中的 Astra 帮助我们理解哪些元素对空气动力学至关重要，设计师在哪些方面有自由。因此，Astra 和 OpenAI 的合作价值超越了任务自动化和缩短开发周期：它帮助我们将马自达的标志性设计与空气动力学性能结合，而不牺牲任何一方，”马自达表示。

OpenAI 承诺将在未来几个月展示其与马自达合作的成果。该公司正在寻求工程师和软件开发人员的合作伙伴，以帮助识别有价值的用例并影响未来模型的训练。