OpenAI 让 Codex 可在 ChatGPT 移动端随时使用
OpenAI 宣布 Codex 可在 ChatGPT 移动端使用,用户能跨设备和远程环境实时监控、引导并批准编码任务。该功能把 Codex 的编码任务管理从桌面扩展到移动端。
OpenAI 宣布 Codex 可在 ChatGPT 移动端使用,用户能跨设备和远程环境实时监控、引导并批准编码任务。该功能把 Codex 的编码任务管理从桌面扩展到移动端。
ChatGPT 推出安全更新,提升敏感对话中的上下文感知能力,可随时间识别风险并更安全地回应。该更新帮助模型在敏感话题中更好地理解语境,从而做出更恰当的响应。
Hugging Face 发文解析连续批处理中的异步批处理(asynchronous batching),通过 CUDA stream 将 CPU 批次准备与 GPU 计算解耦并行,消除同步模式下两者轮流等待的空闲间隙。
OpenAI 为在 Windows 上启用 Codex 构建了安全有效的沙箱,通过受控的文件访问和网络限制来约束其运行。该方案旨在让 Codex 在 Windows 环境下安全可用。
OpenAI 就 TanStack「Mini Shai-Hulud」供应链攻击发布回应,说明已采取的系统与签名证书保护措施,并解释 macOS 用户为何必须在 2026 年 6 月 12 日前更新 OpenAI 应用。文中还介绍了事件经过、受影响范围以及 OpenAI 如何加强对软件供应链威胁的防御。
OpenAI 介绍 ChatGPT Work 在财务场景中的实用工作流,覆盖报表、差异分析、预测、月度复盘和可直接用于决策的交付物。
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究,推出基于 Gemini 的多智能体 AI 系统,可迭代生成、辩论并演化科学假设。
推荐理由:原文给出多智能体系统的三阶段架构与多个实验室应用案例,可了解 AI 参与科学假设生成的具体方式。
NVIDIA 的工程师和研究员正使用 Codex 搭配 GPT-5.5 交付生产系统,并将研究想法转化为可运行的实验。
OpenAI 的 Parameter Golf 活动吸引 1000+ 名参与者、收到 2000+ 份提交,围绕 AI 辅助机器学习研究、编码智能体、量化和新型模型设计展开,且全程受严格约束。
AutoScout24 Group 借助 Codex 和 ChatGPT 加速开发周期、提升代码质量并扩大 AI 采用范围。该案例展示了这家欧洲汽车交易平台如何将 AI 驱动的编码工作流落地到工程团队中。
Hugging Face 博客发布技术文章,解析 AWS 基础设施如何与开源软件栈配合支撑基础模型全生命周期。文章梳理了 Amazon EC2 P5(H100/H200)与 P6(B200/B300)实例的算力规格,并指出预训练、后训练与推理正走向融合的基础设施需求:紧耦合加速计算、高带宽低延迟网络与分布式存储。
2026 年第一季度 ChatGPT 采用量激增,35 岁以上用户增长最快,性别使用比例也更趋均衡,显示 AI 正被更广泛的主流人群接受。
Institute for Law & AI 提出“激进可选性”监管思路,主张政府短期避免过度监管,同时提前建设信息收集、举报人保护、评估与人才等能力,以便在强大 AI 冲击世界时能迅速应对。Meta 与 KAIST 的论文提出 Neural Computer,试图用神经网络在学习到的运行时状态中统一计算、内存与 I/O。
OpenAI 发文阐述企业如何将 AI 从早期实验推进到规模化复利效应,关键在于信任、治理、工作流设计与大规模质量保障。文章聚焦企业从试点走向全面铺开的路径,强调这四方面能力是 AI 产生持续影响的基础。
OpenAI 开放 Campus Network 学生社团意向表,邀请全球学生社团加入,以连接各地社团、获取 AI 工具、举办活动并共建 AI 校园社区。
OpenAI 推出企业部署公司 DeployCo,目标是帮助各类组织把前沿 AI 引入生产环境,并转化为可衡量的业务成果。
OpenAI 通过沙箱、审批机制、网络策略和智能体原生遥测来安全运行 Codex,以支持编程智能体的安全合规采用。
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展,指出当前多数方法(如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS)的并行结构与分解策略由外部预设,而非模型自主决定。
OpenAI 扩展 Trusted Access for Cyber 计划,推出 GPT-5.5 和 GPT-5.5-Cyber,帮助经过验证的防御方加速漏洞研究并保护关键基础设施。
推荐理由:OpenAI 在网络安全场景下扩展可信访问计划,并给出 GPT-5.5 与 GPT-5.5-Cyber 两个版本,可据此了解其面向防御方的能力开放方式。
Parloa 利用 OpenAI 模型驱动可扩展的语音 AI 客服智能体,让企业能够设计、模拟并部署可靠的实时交互。该方案面向语音驱动的客户服务场景,强调规模化与实时性。
OpenAI 在 API 中推出新的实时语音模型,可进行推理、翻译和语音转写,用于构建更自然、更智能的语音体验。
推荐理由:OpenAI 在 API 中上线新的实时语音模型,读者可据此了解语音接口在推理、翻译与转写上的能力扩展。
OpenAI 为 ChatGPT 推出可选安全功能 Trusted Contact,当系统检测到严重的自残风险时,会通知用户指定的可信任联系人。该功能为可选项,用户可自行设置信任对象。
Simplex 借助 ChatGPT Enterprise 和 Codex 加速软件开发,缩短了设计、构建与测试环节的耗时,并扩展了 AI 驱动的工作流。
PipelineRL 在 vLLM V0 到 V1 迁移中通过修复四项问题让 V1 与 V0 参考对齐:rollout logprobs 语义、V1 运行时默认值、inflight 权重更新路径,以及最终投影使用的 fp32 lm_head。
Google DeepMind 汇总了 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的落地成果,覆盖数学、量子物理、基因组、电网与 AI 基础设施等领域。
推荐理由:官方汇总 AlphaEvolve 一年落地案例,涵盖基因组、电网、TPU 与量子模拟,可据此判断编码智能体的跨领域迁移边界。
ChatGPT 通过减少训练数据中的个人信息,并让用户自主控制对话是否用于改进 AI 模型,来在学习世界知识的同时保护隐私。
Uber 正用 OpenAI 驱动其 AI 助手与语音功能,帮助司机更聪明地赚钱、乘客更快叫车,服务覆盖全球实时交易市场。
Hugging Face 与 Appen Inc.、DataoceanAI 合作,为 Open ASR Leaderboard 引入覆盖多口音、朗读与对话场景的高质量英文 ASR 私有数据集,以防止 benchmaxxing 和测试集污染。榜单默认平均 WER 仍只基于公开数据集计算,用户可通过开关选择是否纳入私有数据集查看影响。该榜单自 2023 年 9 月上线以来访问量已超 710K 次。
OpenAI 公布 ChatGPT Futures 2026 届名单,26 位学生创新者入选,他们用 AI 进行构建、研究并推动现实世界影响。该届成员正在重新定义学习、创造力与机会。
OpenAI 的 B2B Signals 研究显示,前沿企业正通过深化 AI 采用、规模化 Codex 驱动的智能体工作流来构建持久的竞争优势。
Singular Bank 基于 ChatGPT 和 Codex 构建了内部助手 Singularity,帮助银行家在会议准备、投资组合分析和后续跟进上每天节省 60–90 分钟。
OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant,将其作为 ChatGPT 的默认模型,官方称其回答更智能、更准确,并减少了模型幻觉。该版本还改进了个性化控制。
推荐理由:OpenAI 更新 ChatGPT 默认模型,读者可据此了解回答准确性与个性化控制的变化方向。
OpenAI 推出 MRC(Multipath Reliable Connection)超级计算机网络协议,并通过 OCP 开放发布,用于提升大规模 AI 训练集群的韧性与性能。
OpenAI 发布欧洲青年安全蓝图(European Youth Safety Blueprint)与 EMEA 青年福祉资助计划(EMEA Youth & Wellbeing Grants),面向青少年、家庭和教育工作者推进安全、负责任的 AI 使用。
OpenAI 扩展 ChatGPT 广告业务,推出测试版自助 Ads Manager、CPC 竞价和增强的衡量工具。官方称这些设计用于保护隐私,并将对话与广告保持分离。
OpenAI 与 PwC 达成合作,帮助企业用 AI 智能体自动化财务工作流、改进预测、强化管控并推动 CFO 职能现代化。
Import AI 作者 Jack Clark 认为,到 2028 年底有 60% 以上概率出现无需人类参与的 AI 研发,即前沿模型能自主训练出自己的后继版本。
OpenAI 重建了其 WebRTC 技术栈,以支撑实时语音 AI 的低延迟、全球规模与流畅的对话轮转。
Google Research 公布其开放科学成果:十余年开源工具与数据集已服务全球超 25 万名研究人员和开发者。
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划,探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗的“三方照护”模式。在 98 个真实初级保健查询的盲评中,该系统 97 例无关键错误,优于医生常用的两款 AI 系统;在 140 项问诊技能评估中,AI 在 68 项达到或超过初级保健医生水平,但专家医生在识别危险信号和指导关键体格检查上整体仍更强。
推荐理由:DeepMind 公开医疗 AI 智能体的多模态评测细节,读者可据此了解 AI 在临床问诊中已达标与仍欠缺的具体环节。