English AI intelligence
A clean intake layer for OpenAI, ChatGPT, GPT, Codex, Claude, and Anthropic reporting. No podcast feed. No comic summaries. Just the content and where it came from.
Latest intake
2026-07-11
3 篇
OpenAI Codex 团队在 Reddit 上举办了一场 AMA（问答活动），回答了社区关于 GPT-5.6、Codex 定价、模型选择、Windows 支持、UI 设计、使用限制、桌面应用整合等多个问题。团队表示，Codex 每周有超过 500 万用户，是三个月前的两倍，并发布了 150 个功能和改进。他们讨论了定价的可持续性、模型自动路由、沙箱问题、上下文窗口扩展、以及桌面应用的未来方向。
Thinking Machines 的使命是构建能够延伸人类意志和判断力的人工智能。文章指出，当前大多数 AI 是集中训练后冻结的，无法从人类协作中学习。为了服务分散的知识，AI 本身也必须是分散的。公司正在推进训练强大模型、构建定制工具、开发交互界面和发表研究等技术方向，旨在让 AI 与人类共同工作，而不是取代人类。文章还讨论了去中心化对齐的重要性，认为价值观应编码在模型权重中，由用户塑造，而非
本文详细讲解了编写提示词的核心要素：目标、背景、输出和边界，并强调从成果出发而非步骤。通过添加有用背景（如文档、图像、网络搜索）、设置边界（如保持关键数据不变）、明确输出格式和用途，可以提升结果质量。文章还介绍了如何用后续消息迭代改进，以及针对Chat、Work和Codex三种场景的提示词示例，包括理解主题、起草写作、比较选项、修复Bug、编写测试、从截图原型开发等实用案例。
2026-07-10
4 篇
德国电信作为全球最大电信公司之一，服务超3亿客户，拥有20万员工。公司设定目标成为AI原生电信企业，通过自上而下领导与员工参与结合，推动AI转型。第一阶段推广ChatGPT Enterprise，员工快速采用，月活用户超5万，AI工具使用量自2026年初增长546%。公司重新设计客户关怀、网络运营等核心流程，并探索将AI融入语音通信，如实时翻译、通话助手等功能。领导层强调将AI转型视为运营模式重新
GPT-5.6 Sol 是 OpenAI 发布的最新模型，在日常知识工作中表现卓越，速度快、资源丰富，能快速响应指令并利用上下文。它擅长协作式工作，如写作、编码和数据分析，但在需要独立决策和简化架构的任务上不如 Fable。Sol 在编码基准测试中得 56/100，写作排名最后，但团队实际使用中更偏爱它。OpenAI 同时推出了 ChatGPT Work 和 Codex 合并的桌面应用，以及新的模
OpenAI 推出 GPT-5.6 模型系列，包含旗舰 Sol、平衡 Terra 和高效 Luna。Sol 在 Agents' Last Exam 等基准测试中创下新高，性能超越 Claude Fable 5，同时成本更低。模型支持按需调整推理努力，ultra 模式可协调多个代理并行工作。安全方面采用分层防护，包括实时监控和可信访问机制。API 定价按 token 计费，Sol 为 $5/$30
OpenAI 推出 ChatGPT Work，由最新 GPT-5.6 模型驱动，旨在帮助用户完成复杂工作。该产品能整合 Slack、邮件、Google Sheets 等工具中的上下文信息，自动生成文档、演示文稿、分析报告，并通过 Sites 功能创建交互式网页应用。它支持计划模式、任务调度、多标签页浏览器体验，以及超过 1400 个插件连接现有工作流。GPT-5.6 系列包含 Sol、Terra、
2026-07-09
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2026 年 7 月 9 日，OpenAI 宣布 GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 的新首选模型，覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork 等应用。GPT-5.6 是 OpenAI 最新的旗舰模型系列，能在每美元成本下提供更强性能，并高效处理复杂任务。用户可在 Word 中更少提示地起草文档，在 Excel 中更深入分析数据，在
OpenAI 推出 GPT-5.6 系列模型，包含旗舰 Sol、均衡 Terra 和高效 Luna。Sol 在 Agents' Last Exam 等多项基准测试中超越竞品，同时使用更少 token 和更低成本。模型支持 ultra 多智能体模式以加速复杂任务，并搭载了迄今最强大的安全防护系统。GPT-5.6 在编程、知识工作、网络安全和科学研究方面均有显著提升，已面向 ChatGPT、Codex
OpenAI 于 2026 年 7 月 9 日发布 ChatGPT Work，这是一个基于 GPT-5.6 的智能体，可连接 Slack、Google Drive 等工具，自动完成创建文档、分析数据、监控变化等任务。它支持计划任务、桌面浏览器操作和计算机使用，旨在将数周的工作缩短至数小时。产品面向 Pro、Enterprise、Edu 等用户推出，桌面应用对所有计划免费开放。
OpenAI 宣布将其 GPT‑5.5 生物漏洞赏金计划升级为持续进行的私人项目——OpenAI 生物赏金计划，专注于发现能够突破前沿模型（从 GPT‑5.6 开始）预设生物安全挑战的通用越狱方法。奖励金额从 25,000 美元提高到 50,000 美元。GPT‑5.5 的测试截止日期为 2026 年 7 月 27 日，之后仅测试 GPT‑5.6。感兴趣的申请者需通过在线表单提交申请，获批后需拥有
Meta 超级智能实验室发布 Muse Spark 1.1，这是 Muse Spark 的重大升级，专为智能体任务设计。模型在工具使用、电脑操作、编程和多模态理解方面有显著提升，能零样本泛化到新工具，主动管理百万 token 上下文窗口，并协调多智能体系统。同时推出 Meta Model API 公开预览版，开发者可通过该 API 访问模型。模型已在 Meta AI 应用和 meta.ai 的“思
文章聚焦于AI系统中的“驾驭”层——围绕基础模型的编排系统，负责执行、工具调用、上下文管理和评估。作者提出了三种设计模式：工作流自动化、文件系统作为持久记忆、子代理和后端任务。随后深入讨论了驾驭优化的多个方向，包括上下文工程（如ACE、MCE）、工作流设计（如ADAS、AFlow）、自我改进的驾驭（如STOP、Self-Harness）、进化搜索（如AlphaEvolve、DGM）以及与模型权重的
OpenAI 发布了 GPT‑Live，一款基于全双工架构的新一代语音模型，能够同时听和说，实现更自然的实时对话。它通过持续交互和任务委派机制，在后台调用 GPT‑5.5 等前沿模型处理复杂任务，同时保持对话流畅。GPT‑Live 提供两个版本：GPT‑Live‑1（面向付费用户）和 GPT‑Live‑1 mini（面向免费用户），并计划很快开放 API。新模型在对话自然度、智能回答、倾听能力和视
2026-07-08
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OpenAI 于 2026 年 7 月 8 日发布国家安全原则，旨在指导其技术在政府合作和国家安全领域的应用。这些原则由公司内部跨部门协作制定，并邀请国家安全专家 David Kris 提供独立意见。OpenAI 强调民主社会应利用 AI 保护人民和关键基础设施，同时确保部署方式强化民主问责、人类判断和法治。公司已扩大与多国在网络安全（Daybreak 计划）和生物安全（GPT-Rosalind
OpenAI 对广泛使用的编程基准测试 SWE-Bench Pro 进行了详细审计，发现约 30% 的任务存在缺陷，包括过于严格的测试、规定不明确的提示、低覆盖率的测试和误导性的提示。这些问题导致模型能力被错误评估，影响部署和安全决策。OpenAI 因此撤回之前推荐使用 SWE-Bench Pro 的建议，并呼吁社区开发更高质量的基准测试。
OpenAI Academy 与沃尔顿家族基金会合作，于 2026 年夏季为 K–12 教育工作者举办 AI 技能训练营，覆盖美国多个城市，预计超过 1,600 名教师、行政人员和学区领导参与。训练营提供动手实践工作坊，聚焦课程规划、沟通、行政任务等真实场景，旨在帮助教育工作者节省时间、提升效率，并负责任地使用 AI。研究显示，每周至少使用一次 AI 的教师平均每周节省 5.9 小时。参与者还将获
OpenAI 正式发布 GPT‑Live，这是一款采用全双工架构的语音模型，能够同时听和说，实现更自然的实时对话。GPT‑Live 通过持续交互和委派处理更深入的工作（如搜索、推理）来提升体验，并在后台使用 GPT‑5.5 等前沿模型。新模型在对话流畅度、打断处理、智能回答等方面显著优于之前的语音模式。即日起向全球 ChatGPT 用户逐步推出两个版本：GPT‑Live‑1（付费用户）和 GPT‑
2026-07-07
3 篇
MUFG（三菱 UFJ 金融集团）与 OpenAI 合作，在三菱 UFJ 银行推广 ChatGPT Enterprise，覆盖约 35,000 名员工。合作始于 2024 年 10 月，旨在通过生成式 AI 现代化金融运营、提高效率。员工培训参与率达 100%，四个月内创建超 1,800 个自定义 GPT，部分研究任务工作量减少 20-30%。MUFG 还计划在财富管理应用 Moneytree 和
Australian Payments Plus（AP+）是澳大利亚支付和身份基础设施的核心运营商。通过在全公司部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex，AP+ 团队在技术调查、文档处理、产品开发等方面实现了效率飞跃。例如，使用 Codex 调查复杂对账问题的时间从 4 小时缩短至 30 分钟，构建工作模拟从数周缩短至 1 天。77% 的受访员工每周节省 2 小时以上，80% 表
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2026-07-03
2 篇
本文介绍了 Every 团队如何使用 Codex 智能工作区。咨询主管 Natalia Quintero 展示了 Codex 如何帮助她实现收件箱清零、自动设置 CRM 以及管理父亲的医疗护理。CEO Dan Shipper 等人也分享了各自的 Codex 设置和使用理念。文章还预告了 Fable 5 模型的回归，并提供了相关资源。
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2026-06-30
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OpenAI 通过 Signals 数据揭示了 ChatGPT 全球采用趋势：用户注册六个月后每天发送消息量增加 50%，尝试功能数量翻倍；非洲和亚洲地区采用率增长最快，人类发展指数较低的国家增长尤为突出；非英语用户占比超一半，西班牙语、葡萄牙语和阿拉伯语领先；使用典型女性名字的用户增加，巴西、哥伦比亚等国女性用户消息量显著超过男性。
OpenAI 的 ChatGPT 数据基础设施组件 Rockset 出现频繁崩溃，表现为函数返回时跳转到错误地址。工程师最初试图通过仔细检查几个核心转储来调试，但未能找到原因。后来他们转变思路，像流行病学家一样收集并分析所有崩溃数据，发现实际上存在两个独立的 bug：一个是由 Azure 主机硬件损坏导致的栈指针偏移，另一个是 GNU libunwind 中一个存在 18 年的竞态条件，该竞态条件
GeneBench-Pro 是一个研究级别的基准测试，旨在评估 AI 智能体在计算生物学中处理模糊信息、修正假设、选择正确分析路径以及判断结果是否可用于决策的能力。它包含 129 个合成构建的问题，涵盖 10 个领域和 21 个子领域，避免了传统基准测试的常见失败模式。当前最强模型 GPT-5.6 Sol 在最高推理水平下通过率仅为 28.7%（Pro 模式 31.5%），而人类专家完成单个问题需
Genebench-Pro 是 OpenAI 推出的一个基因组学基准测试，包含10个案例研究，涵盖体细胞肿瘤学、功能基因组学、统计遗传学、临床基因组学、单细胞基因组学、结构遗传学、调控基因组学、群体遗传学等多个领域。每个案例研究都提供了原始提示词、数据集和配套材料，要求 AI 模型进行复杂的分析推理，如处理结构变异、环境 RNA 校正、连锁不平衡、假基因校准等。该基准测试旨在评估 AI 在真实基因
2026-06-29
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OpenAI 经济研究新报告《欧盟 AI 工作转型框架》将 AI 工作转型框架扩展至欧洲劳动力市场，使用欧洲技能、能力、资格和职业分类（ESCO）及欧盟统计局就业数据，研究 AI 能力如何转化为欧盟成员国中的职业变化。报告将职业分为四类：可能随 AI 增长（约12%）、自动化潜力较高（约14%）、可能重组（约27%）和变化不直接（约47%）。各国模式差异显著，如卢森堡、瑞典和荷兰在增长类职业中占比
HP Inc. 在多个领域成功试点后，宣布扩大与 OpenAI Frontier 的战略合作，将 AI 应用于客户体验、员工生产力、网络安全和软件开发等企业运营。试点中，工程师用 OpenAI 模型在几周内处理了 122 个拉取请求，安全团队一天内修复了多个漏洞。Frontier 作为统一平台，连接访问、上下文、部署和评估，帮助 HP 构建 AI 驱动的运营模式，从早期成功迈向企业范围转型。
2026-06-26
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OpenAI 宣布对 GPT-5.6 系列进行有限预览，包括旗舰模型 Sol、均衡模型 Terra 和经济模型 Luna。Terra 性能与 GPT-5.5 相当但价格便宜 2 倍，Luna 则以最低成本提供强大能力。Sol 在编程、生物学和网络安全方面展现出显著增强的智能体能力，并在 Terminal-Bench 2.1 上树立了行业最佳水平。模型配备了多层防护体系，包括训练保护、实时分类器、账
2026-06-25
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OpenAI 发布经济研究报告，衡量其智能体工具 Codex 的经济潜力。报告显示，Codex 正从编程工具演变为通用知识工作平台，用户越来越多地将其用于耗时超过 1 小时的任务。非开发者采用率增长迅速，个人用户中非开发者增长 137 倍，组织用户中增长 189 倍。在 OpenAI 内部，所有部门（包括法务、财务、招聘）都已将 Codex 作为主要 AI 工具，其输出 token 占比达 99.
2026-06-24
2 篇
OpenAI 与 Broadcom 合作推出了 Jalapeño，这是 OpenAI 首款自研的 AI 推理芯片，专为大语言模型（LLM）优化。该芯片从设计到流片仅用九个月，早期测试显示其每瓦性能显著优于当前最先进水平。Jalapeño 是双方多代计算平台的第一款产品，计划于 2026 年底部署，并与微软等合作伙伴共建千兆瓦级数据中心。该芯片旨在通过全栈优化（从芯片到产品）加速 AI 推理，降低成
免疫学家 Derya Unutmaz 在 2025 年底使用 GPT-5 Pro 重新分析了一个搁置三年的实验，该实验研究葡萄糖对 T 细胞发育的影响。GPT-5 Pro 提出脱氧葡萄糖通过干扰 IL-2 蛋白的构建来促进炎症性 Th17 细胞的形成，这一见解超出了团队的专业领域。随后，GPT-5 Pro 还成功预测了未发表的实验结果，验证了其理解能力。Unutmaz 认为 AI 已成为科研中不可
2026-06-23
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OpenAI 宣布参与创立 Appia 基金会，该基金会由 Linux 基金会主办，致力于将国际标准和现有框架转化为实际评估标准，建立信任层，使第三方可检查 AI 系统是否符合标准。此举旨在解决 AI 价值链中不同组织开发模型、基础设施和应用时缺乏互操作性的问题。OpenAI 还发布了前沿 AI 民主治理蓝图，呼吁加强美国 AI 标准与创新中心（CAISI），并推动国际合作。通过参与多个标准组织，
Omio 是全球领先的多模式旅行平台，连接 47 个国家的 3000 多家交通供应商。通过与 OpenAI 合作，Omio 推出了基于 ChatGPT 的对话式旅行体验，用户可以用自然语言查询和预订行程。同时，Omio 在公司内部推广 ChatGPT 和 Codex，将 AI 嵌入工程和业务职能，使产品开发工作量减少约 80%，项目周期从一季缩短至一个月。Omio 首席技术官 Tomas Voce
2026-06-22
4 篇
OpenAI 宣布扩展 Daybreak 计划，以帮助更多组织以机器速度修补软件漏洞。新推出的 Codex Security 插件可集成到开发工作流中，自动扫描、验证并生成补丁；完整版 GPT‑5.5‑Cyber 模型在 CyberGym 基准上达到 85.6% 的得分，比 GPT‑5.5 高出近 4 个百分点。同时，OpenAI 启动了 Daybreak 网络安全合作伙伴计划，与多家安全厂商合作
OpenAI 宣布启动 Patch the Planet 计划，与 Trail of Bits 合作，结合 AI 模型（如 GPT-5.5-Cyber）和人工安全审查，为开源项目提供漏洞发现、验证、补丁开发及披露协调的全流程支持。初始合作项目包括 cURL、NATS Server、pyca/cryptography 等 19 个关键开源项目。早期成果包括在 Linux 内核、OpenBSD、Fre
OpenAI 发布了一份由 Jason Liu 撰写的白皮书，详细阐述了如何将 Codex 用作持久工作空间，以支持超越单次提示的长期工作。白皮书提供了实用策略，包括将宏大目标拆解为可验证的小步骤、保持工作流连续性，以及判断何时由 Codex 执行、何时需要人类监督。旨在帮助组织利用 AI 管理复杂工作流程，提升长期项目效率。
三星电子宣布向韩国所有员工及全球 Device eXperience 部门员工提供 ChatGPT Enterprise 和 Codex，覆盖研发、制造、营销等职能。这是 OpenAI 最大的企业部署之一。ChatGPT 用于知识任务，Codex 提升开发者和非技术团队效率。Codex 周活跃用户自 2026 年 2 月增长近 800%。OpenAI 与三星的合作从 AI 基础设施扩展到劳动力转型
2026-06-19
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OpenAI 于 2026 年 6 月 18 日宣布为 ChatGPT Enterprise 推出新的信用使用分析和更新的支出控制功能。这些功能允许管理员在全局管理控制台中跟踪 ChatGPT 和 Codex 的信用消耗，识别使用趋势，并按用户、产品和模型细分支出。同时，管理员可以设置默认信用限制、为特定群组配置限制，并为个人创建覆盖设置。员工可以查看自己的信用使用情况并请求额外额度。这些工具旨在
2026-06-18
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OpenAI 宣布 GPT-5.5 Instant 在健康智能方面取得重大进步，其健康评估表现已与前沿 Thinking 模型持平，且可供所有免费用户使用。该模型在识别紧急情况、询问背景信息、解释不确定性和简化复杂信息方面均有改进。进步源于模型能力提升和由 260 多名医生组成的全球网络主导的评估工作，他们审查了超过 70 万个示例回答，帮助定义“好”的标准。生产数据显示，过去两个月内被标记为事实
研究人员使用 OpenAI o3 Deep Research 推理模型，重新分析了 376 个此前未确诊的罕见病病例的脱敏临床和基因组数据。模型通过综合临床表现、遗传模式、变异注释和科学文献，生成有证据支持的候选假设。经专家评审、额外检测和临床确认后，医生在 18 个病例中建立了诊断，额外诊断率为 4.8%。研究还发现模型能识别出输入数据中未列出的结构变异，并提出新的疾病机制假设。该研究展示了 A