Guide du développeur pour GPT‑5.6
OpenAI publie un guide destiné aux développeurs sur GPT‑5.6.
OpenAI publie un guide destiné aux développeurs sur GPT‑5.6.
L'équipe créative d'OpenAI utilise Codex pour construire des outils créatifs sur mesure.
ChatGPT Work prend en charge des workflows de data science couvrant les briefs de root cause.
Ce guide explique comment utiliser ChatGPT, démarrer sa première conversation et découvrir des façons simples d'écrire, de brainstormer et de résoudre des problèmes avec l'IA.
Jason Liu utilise Codex pour préserver le contexte.
L'astrophysicien Chi-kwan Chan utilise Codex pour construire des simulations de trous noirs destinées à l'étude de la physique extrême et à tester la théorie de la relativité générale d'Einstein. Codex sert ici d'outil de développement au service de la recherche scientifique.
Les ingénieurs de Nextdoor utilisent Codex avec GPT-5.5 pour enquêter sur des problèmes difficiles à reproduire, développer sur plusieurs plateformes et se concentrer sur les résultats produit.
Notion exploite Codex pour générer des specs en un seul essai.
Wasmer a utilisé Codex avec GPT-5.5 pour construire un runtime Node.js destiné à l'edge, accélérant le développement de 10x à 20x et livrant en quelques semaines au lieu de plusieurs mois.
Les ingénieurs de Braintrust utilisent Codex avec GPT-5.5 pour accélérer l'expérimentation et l'écriture de code à partir des demandes clients.
Virgin Atlantic a utilisé Codex pour livrer la refonte de son application mobile dans les délais serrés d'une période de voyage de fin d'année.
Les ingénieurs de Ramp utilisent Codex avec GPT-5.5 pour la revue de code et la livraison d'améliorations, obtenant des retours substantiels en quelques minutes au lieu de plusieurs heures.
ChatGPT Work permet de structurer des flux de travail opérationnels couvrant les briefs d'initiative.
ChatGPT Work propose des workflows pratiques pour le reporting financier, l'analyse des écarts.
Les équipes d'ingénieurs et de chercheurs de NVIDIA utilisent Codex avec GPT-5.5 pour livrer des systèmes en production et transformer des idées de recherche en expériences exécutables.
Hugging Face détaille le fine-tuning de Wav2Vec2-BERT (checkpoint facebook/w2v-bert-2.0.
Hugging Face détaille le fonctionnement du Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).