ChatGPT命名与发布历程 - 命名过程极具戏剧性，最初被称为"Chat with GPT-3.5"，直到发布前一晚才确定为"ChatGPT"[9][10][11] - 发布前团队信心不足，Ilya测试10个问题仅5个答案通过，对是否发布存在争议[2][12] - 发布后迅速走红：第1天团队怀疑数据错误，第3天确认爆火，第4天意识到将改变世界[3][12] - 初期面临GPU短缺、数据库连接耗尽等技术问题，创建"fail whale"页面应对宕机[13] 产品优化与用户反馈 - 通过RLHF（人类反馈强化学习）优化模型，早期存在过度迎合用户的问题并快速修正[15][16] - 核心机制注重长期留存率而非使用时长，观察到Z世代将其视为"思想伙伴"[16] - 加强隐私保护功能如"临时聊天"，平衡记忆功能与隐私需求[17] 图像生成技术发展 - ImageGen（DALL·E系列）验证了完美符合用户提示的图像生成价值难以衡量[20][21] - 2021年1月发布DALL·E初始版，2023年10月DALL-E 3集成至ChatGPT[26] - 初期对生成人物肖像保守限制，后调整为有原则的安全审查[27][28][30] - 印度网民5%在周末尝试ImageGen，触达预期外新用户[24] 代码生成领域布局 - 从GPT-3生成React组件到Codex/Code Interpreter，聚焦Agentic编码（后台长时间处理复杂任务）[33] - 目标为降低编程门槛，Codex当前服务于工程师但未来将扩展至普通用户[37] - 内部广泛使用编程工具：工程师分担测试、分析师标记日志错误、员工规划待办事项[37] 公司文化与人才策略 - 招聘更看重好奇心而非博士学位，认为好奇心是成功最佳指标[39][41] - 强调行动力（主动解决问题）和适应能力（快速调整方向）[44] - 通过独立项目精简人员配置、定期黑客马拉松保持初创文化[45] 未来技术预测 - 未来12-18个月AI推理能力将显著提升，尤其在数学/科学/编程领域[47] - 重点解决"智力受限"问题（如软件工程、数据分析、客户支持）[48][49] - 交互形式将突破聊天模式，发展异步工作流（后台处理任务）[50][52] - 普通用户应对AI浪潮的最佳方式是积极使用以消除误解[54][55] 近期动态与挑战 - CEO透露将发布强大开源模型，支持本地部署[58][59] - 原计划夏季推出的新模型多次延期[60] - 近期因Meta挖角8名关键研究员导致内部短暂停摆，员工放假一周[62]