两个人，业余时间，不到一周，设计出了一台硬件。 外壳、电路板、交互界面、固件，全是 GPT-6 Astra 做的。 OpenAI 这次给自己定的规矩是，人一… · @tvytlx · TwKit

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两个人，业余时间，不到一周，设计出了一台硬件。 外壳、电路板、交互界面、固件，全是 GPT-6 Astra 做的。 OpenAI 这次给自己定的规矩是，人一下都不直接改。 这玩意是个用来跟 Codex 说话的小设备。 代工厂不到一个月，就做出了一小批样机。 但我觉得最值得看的，是他们自己承认的那部分： 真要拿去生产，还是来回改了好几轮。 Astra 经常没考虑到工厂的生产限制、公差，还有装配需要的那些细节。 设计这一步，模型已经跑得很快了。 OpenAI 自己的硬件团队，从 2 月到现在，token 用量涨了 23 倍。 内部新模型在 BenchCAD 2.0 上拿到 0.875，Astra 开到最高推理档才 0.594。 卡住它的，是那些很少写在网上的东西。 这台机器能做到多精。 这个卡扣装的时候，工人的手伸不伸得进去。 这些都在工厂老师傅脑子里。 还有两个合作挺有意思。 一个是美国赛车队 Chip Ganassi Racing。 拿旧零件的 3D 扫描，直接还原成能改的 CAD 模型和加工图纸。 原始设计文件找不到的时候特别好用。 想想全世界有多少老设备，图纸早就没了。 另一个是马自达。 他们的空气动力学工程师说，设计师经常问一句： “非得长这样吗？” 以前这话很难接。 现在 Astra 一口气模拟几十种车头形状，告诉你哪些地方真影响风阻，哪些地方设计师可以随便发挥。 这个太屌了。 工程和审美吵了这么多年，原来很多时候只是因为没人知道边界到底在哪。 所以我觉得硬件的门槛在往下游挪。 画出来越来越便宜，造出来还是贵。 懂工厂、懂公差、懂供应链的人，接下来更值钱。 我现在觉得，比起学 CAD，更划算的可能是去深圳多加几个工厂老师傅的微信。 https://x.com/OpenAI/status/2117692475775258785

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