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NVIDIA 用 Codex（GPT-5.5）做工程与研究生产力平台
这是公开报道的其他企业案例，不是 Alan 交付的项目。内容由 AI 收集整理，以原文为准。
企业遇到的问题
复杂工程任务与端到端机器学习研究循环高度依赖专家手工，实验周期长。
概要
NVIDIA 将 Codex 作为默认工程与研究工具，端到端 ML 研究工作流提速 10 倍，约 4 万员工获得访问权限。
原文写明的事实
- OpenAI 官方案例页（2026-05-12）：NVIDIA 用 Codex（基于 GPT-5.5，运行于 GB200/GB300）作为默认工程工具。量化结果：端到端研究工作流提速 10x；约 40,000 名 NVIDIA 员工获得 Codex 访问权限。用途：把内部平台从 MVP 演进为生产系统、自动化研究循环（选题→写 ML 实验脚本→远程跑实验）、旧 Python 代码翻译为 Rust 效率提升约 20x。属官方客户案例（E3）。
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AI 初评，供参考。具体能不能做，要看你企业的数据、流程和人。
- 难度：中（不适合使用 WorkBuddy 复刻）