Gergely Orosz 接受了 OpenAI 的 Sulman Choudhry（ChatGPT 工程主管）和 Srinivas Narayanan（OpenAI 工程副总裁）的精彩深度采访，谈论了 3 月份推出的 ChatGPT 图像 – 他们基于多模式 GPT-4o 构建的新图像生成模式。
该功能不断出现新的病毒式传播高峰，其中一个小时内就增加了 100 万新用户。该功能推出后的第一周内，他们就注册了 1 亿新用户。
当这种垂直增长开始出现时，我们的大多数工程团队都不相信。他们认为指标一定有问题。
在底层，基础设施主要是 Python 和FastAPI ！我希望他们能够赞助这些项目（还有Starlette ，它的底层是 FastAPI。）
他们还使用一些 C 语言和Temporal作为工作流引擎。他们通过添加异步队列来推迟高峰需求时的免费用户负载（导致生成时间更长），从而解决了早期的扩展挑战。
防火墙后面隐藏着更多细节，包括我在其他地方找不到的独家内容：OpenAI 的核心工程原理。
- 不懈地交付– 快速行动并持续改进，无需等待完美的条件
- 拥有结果——对产品端到端承担全部责任
- 跟进– 完成已开始的工作并确保工作全面落实
我尝试让 o4-mini-high 在网上找到这些原则的副本，很高兴看到它泄漏或幻化了 OpenAI 内部工程手册的 URL！
Gergely 有一系列类似的帖子，称为“现实世界工程挑战” ，其中包括一年前在 ChatGPT 上发布的另一篇帖子。
标签： chatgpt 、生成 AI 、 gergely-orosz 、 openai 、缩放、 ai 、 llms 、 python
原文： https://simonwillison.net/2025/May/13/launching-chatgpt-images/#atom-everything