OpenAI 拆解 Codex 智能体循环的技术实现
OpenAI 发布技术深度文章,拆解 Codex 的智能体循环,说明 Codex CLI 如何借助 Responses API 编排模型、工具、提示词与性能。文章为技术向解读,未在摘要中给出具体实现细节或性能数字。
推荐理由:OpenAI 官方拆解 Codex CLI 如何用 Responses API 编排模型、工具与提示词,可了解智能体循环的工程实现思路。
OpenAI 发布技术深度文章,拆解 Codex 的智能体循环,说明 Codex CLI 如何借助 Responses API 编排模型、工具、提示词与性能。文章为技术向解读,未在摘要中给出具体实现细节或性能数字。
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OpenAI 发布一份数据驱动报告,介绍各行业员工如何使用 ChatGPT,内容涵盖采用趋势、主要任务类型、部门分布模式以及 AI 在职场中的未来走向。
OpenAI 最新报告揭示各国在先进 AI 采用上存在显著差异,并提出新举措帮助各国从 AI 中获取生产力收益。报告聚焦如何终结"能力悬置"(capability overhang)——即 AI 能力已具备但尚未被广泛采用的现象。
OpenAI 发布企业 AI 应用现状的数据驱动观察,展示组织如何从试验阶段走向实际生产力提升与新能力构建。
OpenAI 提出企业构建 AI-ready 组织的路径,包括清晰的战略、培训、治理与加速创新。内容面向领导者,说明如何借助这些要素在 AI 时代保持竞争力。
OpenAI 发布 2025 企业 AI 现状报告,基于其企业数据指出各行业 AI 采用正在加速、集成程度加深,并带来可量化的生产力提升。
推荐理由:OpenAI 基于自身企业数据给出 2025 年企业 AI 采用加速、集成加深与可量化生产力提升的年度判断。
OpenAI 发文阐述 evals 如何帮助企业定义、衡量并改进 AI 性能,从而降低风险、提升生产力并形成战略优势。
OpenAI 将提示注入视为 AI 系统的前沿安全挑战,并说明了这类攻击的运作方式。OpenAI 正从推进研究、训练模型和构建用户防护措施三方面应对该问题。
OpenAI 发文指出 AI 正在快速进步,人类有机会塑造其发展方向,使其走向科学发现、安全与惠及所有人的更好未来。
OpenAI 推出新系列 "OpenAI on OpenAI",分享其如何用自身技术简化工作、扩展专业能力并推动成果,供其他组织借鉴。
OpenAI 基于迄今规模最大的 ChatGPT 使用研究,揭示该工具如何通过个人与职业用途创造经济价值。研究显示,ChatGPT 的采用正从早期用户向更广泛人群扩展,逐步缩小差距并融入日常生活。
OpenAI 发布新研究,解释语言模型产生幻觉的原因。研究结果显示,改进评测方式有助于提升 AI 的可靠性、诚实性与安全性。
推荐理由:OpenAI 从评测角度解释大模型幻觉的成因,读者可据此理解评测改进与模型可靠性之间的关系。
DoorDash 首席人力官 Mariana Garavaglia 在对话中介绍了公司如何规模化推进 AI 应用,让员工更快地构建、学习和创新。
Model ML CEO Chaz Englander 在 OpenAI Executive Function 系列访谈中,讲述 AI 原生基础设施与自主智能体如何重塑金融服务工作流。
OpenAI 发文称 AI 将为更多人解锁比历史上任何技术都多的机会,若方向正确,AI 能赋予每个人前所未有的能力。作者自述是务实的技术人,看重技术对人的生活的直接影响,而非技术本身。
OpenAI 称 ChatGPT 的设计目标是实用、可信且可适配,让用户能把它变成自己的工具。该表述以“设计即知识自由”为理念,强调产品在可定制性上的取向。
OpenAI 推出 AI stories,聚焦 AI 为人们带来的日常收益,以此揭示更大的机遇。Sam Altman 曾写道,人类正进入 Intelligence Age,AI 将帮助人们变得远比以往更有能力。科学、医学、教育、国防等当今最大难题将不再看似无解,而是可以解决。
Canva 首席产品官兼联合创始人 Cameron Adams 分享了 Canva 如何用 AI 赋能创意。
OpenAI 提出从基于意图的机器人转向主动式 AI 智能体。原文未给出具体产品版本、参数规模或可用性信息。
OpenAI 表示正主动适应安全挑战,将全面的安全措施直接构建进其基础设施和模型中,以应对通往 AGI 道路上的安全问题。
LaunchDarkly 首席产品官 Claire Vo 分享了产品经理角色的变化、她的"反待办清单"以及如何打造 AI 原生的团队。
OpenAI deep research 被用于帮助贝恩公司(Bain & Company)理解复杂的行业趋势。该工具面向需要梳理大量信息的咨询研究场景,辅助分析人员把握行业动向。
OpenAI 提出以增加推理时计算来提升模型对抗鲁棒性的思路,即用更多推理算力换取对对抗攻击的抵抗能力。该方向探讨推理时计算与对抗鲁棒性之间的权衡关系。
OpenAI 发布文章阐述如何结合人类与 AI 推进红队测试。原文未披露具体模型版本、参数规模或 benchmark 数据,仅以标题点明人类与 AI 协同这一方向。
OpenAI 阐述了其安全实践,强调通用人工智能有潜力惠及生活几乎方方面面,因此必须以负责任的方式开发和部署。
OpenAI 分享了在 22 个国家开展对话所获得的洞察,并说明将如何把这些洞察纳入后续工作。
OpenAI 发文呼吁现在就开始思考超级智能的治理问题,即未来能力远超 AGI 的 AI 系统。
OpenAI 阐述了其确保 AI 系统安全构建、部署和使用的方法,称这对实现其使命至关重要。
OpenAI 发布《GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models》,从劳动力市场角度初步观察大语言模型的潜在影响。该页面正文抓取失败,仅标题可用。
OpenAI 应用 AI 研究团队的 Lilian Weng 就持续学习这一主题展开分享。
Cohere、OpenAI 和 AI21 Labs 共同制定了一套初步的大语言模型部署最佳实践,适用于任何开发或部署大语言模型的组织。
OpenAI 公开征集研究意向,邀请各方参与研究大型语言模型的经济影响。
OpenAI 分享了在语言模型安全与滥用问题上的最新思考,希望帮助其他 AI 开发者应对已部署模型的安全与滥用问题。
OpenAI 公布一项新研究,让 AI 智能体在协作中发展出自己的语言进行沟通。该研究展示了智能体如何通过互动自发形成交流方式,而非依赖人类预设的沟通规则。
OpenAI 发文阐述其“特别项目”(Special projects)的取向:有影响力的科学工作要选对问题,不仅要有趣,更要其解决方案真正有意义。
OpenAI 公布其技术目标:构建安全的 AI,并确保 AI 带来的益处尽可能广泛且均衡地分配。这一使命同时涵盖安全性与普惠性两个方向。